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Enregistrement W4283713951 · doi:10.1111/evo.14544

Mating and fitness consequences of variation in male allocation in a wind‐pollinated plant

2022· article· en· W4283713951 sur OpenAlexaff
Abrar A. Aljiboury, Jannice Friedman

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySex allocationMatingAmbrosia artemisiifoliaReproductive successAnemophilyMating systemPollinationEcologyRagweedDemographyPollenOffspringGeneticsPopulationPollinator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In hermaphrodites, the allocation of resources to each sex function can influence fitness through mating success. A prediction that arises from sex allocation theory is that in wind-pollinated plants, male fitness should increase linearly with investment of resources into male function but there have been few empirical tests of this prediction. In a field experiment, we experimentally manipulated allocation to male function in Ambrosia artemisiifolia (common ragweed) and measured mating success in contrasting phenotypes using genetic markers. We investigated the effects of morphological traits and flowering phenology on male siring success, and on the diversity of mates. Our results provide evidence for a linear relation between allocation to male function, mating, and fitness. We find earlier onset of male flowering time increases reproductive success, whereas later flowering increases the probability of mating with diverse individuals. Our study is among the first empirical tests of the prediction of linear male fitness returns in wind-pollinated plants and emphasizes the importance of a large investment into male function by wind-pollinated plants and mating consequences of temporal variation in sex allocation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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