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Enregistrement W4283465178 · doi:10.1093/biolinnean/blac067

Effects of operational sex ratio and male density on size-dependent mating in Minshan’s toads, <i>Bufo minshanicus</i>, on the Tibetan Plateau of China

2022· article· en· W4283465178 sur OpenAlexaff
Tong Lei Yu, David M. Green, Yaohui Deng, Yanting Han

Notice bibliographique

RevueBiological Journal of the Linnean Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Henan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyCompetition (biology)Operational sex ratioMatingToadSex ratioBufoPlateau (mathematics)ZoologyEcologyIntraspecific competitionMating systemDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In many animal species, an increase in the operational sex ratio (OSR), density or a combination of both should lead to more intensive competition among individuals of the more abundant sex. To test this, we examined pairing patterns of Minshan’s toad (Bufo minshanicus) from six populations between 2008 and 2015 along the eastern Tibetan Plateau in south-west China. OSRs in breeding aggregations of Minshan’s toad are normally male biased and males actively compete with each other for acquisition and retention of mates. We found evidence that deviations from random mating by size varied between populations and between years according to the magnitude of the OSR and male density. Larger males were generally more successful in pairing than smaller males when the OSR was slightly male biased and male density was high. However, the resulting size-disproportionate mating was more evident when OSR was closer to 1.99, indicating a positive correlation with the intensity of aggressive scramble competition. Thus, the intensity of male-male competition may partly explain variation in size-disproportionate mating among populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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