Male condition influences female post mating aggression and feeding in <i>Drosophila</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mating changes female behaviour and physiology across a wide range of taxa, with important effects for male and female fitness. These changes are often induced by components of the male ejaculate, such as sperm and seminal fluid proteins. However, males can vary significantly in their ejaculates, due to factors such as age, mating history or nutritional status. This male variation may therefore lead to variation in the strength of responses males can stimulate in females, with alterations in fitness outcomes for both sexes. Using the fruit fly, Drosophila melanogaster , we tested whether three aspects of male condition shape an important, but understudied, post‐mating response—increased female–female aggression. We found that females mated to old males fought less than females mated to young males. This effect was exacerbated in mates of old, sexually active males, but there was no effect of male starvation status on mating‐induced female aggression. There was also a significant effect of age and mating history on female post‐mating feeding duration. Our results add to a growing body of literature that variation in male condition can shape sexual selection through post‐mating responses in females, including female–female interactions. Studying such variation may therefore be useful for understanding how the condition of one sex affects the behaviour of the other. A free plain language summary can be found within the Supporting Information of this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».