Resource acquisition and <scp>pre‐copulatory</scp> sexual selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sexual selection influences the evolution of phenotypic traits and contributes to patterns of biodiversity. In many animals, mating involves sequential steps. Often, individuals must secure resources that are essential for mating (nests, territories, food), and then after securing a resource, individuals engage in competition for access to limited opposite sex mates and gametes. A large body of empirical research and some verbal models have illustrated that resource acquisition can influence sexual selection. In general, though, we lack a priori predictions of when and how resource acquisition will influence sexual selection. Here, we use a mathematical framework to explore the link between resource acquisition and sexual selection on an advantageous mate‐acquisition trait across biologically relevant trade‐off scenarios. Our findings provide a set of testable predictions of how resource acquisition can influence sexual selection on mating traits. In general, selection on mate‐acquisition traits is expected to be heavily influenced by: (1) the episode of selection considered, and in particular, whether one considers selection associated with the mating pool only or selection associated with both the mating pool and pre‐mating pool; (2) whether resource‐acquisition and mate‐acquisition traits are positively associated or whether they trade off; and (3) the proportion of males with the resource‐ and mate‐acquisition traits.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».