MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362715639 · doi:10.1093/beheco/arad017

Mating assortment and the strength of sexual selection in a polyandrous population of Cook Strait giant weta

2023· article· en· W4362715639 sur OpenAlexaff
Clint D. Kelly, Darryl Gwynne

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySexual selectionMatingPolygynySperm competitionMate choiceZoologyMating systemReproductive successPopulationSelection (genetic algorithm)EcologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polyandry can profoundly affect the strength of pre-copulatory sexual selection acting on males because each additional mate acquired by a female means that, all else being equal, a male’s paternity share declines. However, accruing additional mates could benefit male fitness if males with greater mating success also tend to have less promiscuous females as partners. If this is indeed the case, then males should experience strong sexual selection to acquire more mates. We tested these predictions by collecting detailed mating data on male and female Cook Strait giant weta (Deinacrida rugosa) in the wild via daily radio tracking. Our sexual network-based approach indeed revealed that the most polygynous male D. rugosa mated the least polyandrous females. This finding therefore suggests that the most successful males likely face lower intensities of sperm competition and so should be selected to accrue more mates. Further, our selection analysis revealed significant pre-copulatory sexual selection on males with those having relatively smaller body size, lighter body mass, and longer legs accruing more mates than otherwise. Thus, it appears that both pre- and post-copulatory episodes of sexual selection reinforce the same male phenotype.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,533

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBehavioral EcologyMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207