Assessing the relationship between female aggression and male phenotype in two sister <i>Malurus</i> fairywren species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a large and ever-growing number of animal species, it is now appreciated that females use colors as a visual signal in a range of social interactions, including both courtship and territorial aggression. Yet, it remains unclear whether female color phenotypes and/or aggressive behaviors are correlated with any attributes of their mate’s phenotype. For example, we might expect species in which males contribute more to parental care or territorial defense to have more colorful or aggressive females. On the other hand, within species, we might expect those females mated to higher quality males to be more colorful or aggressive than those mated to lower quality males. To begin to address these possibilities, we conducted a preliminary study in two sister taxa of fairywren (Maluridae) with distinct life-history strategies and plumage dichromatism: white-shouldered fairywrens ( Malurus alboscapulatus moretoni ) in tropical Papua New Guinea, a species in which both males and females have ornamented plumage and jointly defend territories year-round, and red-backed fairywrens ( M. melanocephalus melanocephalus ) in temperate Australia, a sexually dichromatic species with ornamented males and unornamented females. At the between species level, we predicted white-shouldered fairywren females would be more aggressive in same-sex interactions than red-backed fairywrens, as both white-shouldered males contribute to year-round territorial defense, whereas territories break-down during non-breeding in red-backed fairywrens. Further, we predicted that, within species, females mated to males of higher quality would be more aggressive in simulated same-sex encounters. Between species, female white-shouldered fairywrens were more aggressive on average than female red-backed fairywrens as predicted. Within both species, indices of male quality were not related to female aggression (although there was a non-significant tendency for more aggressive female white-shouldered fairywren to have heavier mates with longer tails). These results point to a need for additional research exploring relationships between life history, female plumage, and female aggressive behaviors in a wider range of species.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».