Black and orange coloration predict success during male–male competition in the guppy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Investigating how intrasexual competition and intersexual mate choice act within a system is crucial to understanding the maintenance and diversity of sexually-dimorphic traits. These two processes can act in concert by selecting for the same trait, or in opposition by selecting for different extremes of the same trait; they can also act on different traits, potentially increasing trait complexity. We asked whether male–male competition and female mate choice act on the same male traits using Trinidadian guppies, which exhibit sexual size dimorphism and male-limited color patterns consisting of different colors arranged along the body and fins. We used behavioral assays to assess the relationship between color and competitive success and then compared our results to the plethora of data on female choice and color in our study population. Males initiated more contests if they were larger than their competitor. Males won contests more often if they had more black coloration than their competitor, and the effect of black was stronger when males had less orange than their competitor. Additionally, males won more often if they had either more structural color (iridescence) and more orange, or less structural color and less orange than their competitor, suggesting multiple combinations of color traits predict success. Females from our study population exhibit a strong preference for more orange coloration. Thus, traits favored in male contests differ from those favored by intersexual selection in this population. These results suggest that inter- and intrasexual selection, when acting concurrently, can promote increased complexity of sexually selected 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».