Female preference for color-enhanced males: a test of the sensory bias model in medaka, a drab fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sexual selection research has long focused on the evolution of female mate preferences. Most of the models that have been developed posit that mate preferences evolve in a mating context. In contrast, the sensory bias model proposes that mate choice preferences arise in a non-mating context, as a by-product of natural selection acting on a female’s perceptual system. Recent research has shown that many species of fishes, from across a large clade including poeciliids, goodeids, and medaka, have a bias for long wavelength (LW) colors (yellow, orange, red) in a non-mating context. Even species that do not have LW-colored ornaments, apparently because they have been lost secondarily, retain this latent bias for LW colors. Here, we predicted that female Oryzias latipes (Japanese medaka), a drab species with a latent preference for LW colors, would show a mate choice preference for males with an artificial secondary sexual trait—a colored stripe added to their flank. We confirmed that females were more responsive to red and orange objects in a non-mating context than to other colors. We also showed that females were less resistant towards males with an LW-colored stripe than to those enhanced with a non-LW stripe and that, for many females, responses towards specific LW colors were consistent across these non-mating and mating contexts. Therefore, our results provide support for the sensory bias model by providing a link between a sensory bias in a non-mating context and a mate choice preference in a drab species like medaka.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».