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Enregistrement W4413324922 · doi:10.1016/j.zool.2025.126293

Reproductive investment in the knifefish Brachyhypopomus occidentalis

2025· article· en· W4413324922 sur OpenAlexafffund
Marangaby Mahamat, Luis F. De León, Mery Liliana López Martínez

Notice bibliographique

RevueZoology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesSecretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e InnovaciónLaurentian UniversityUniversity of Massachusetts Boston
Mots-clésBiologyInvestment (military)ZoologyEcologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An organism's ability to produce viable offspring, or reproductive fitness, often depends on several environmental and ecological factors such as temperature, food availability and predation. Changes in these factors can act as stressors, forcing organisms to optimize energy allocation, resulting in trade-offs. In this study, we investigate the reproductive biology of the South American electric fish Brachyhypopomus occidentalis, examining whether perceived predation risk can influence reproductive output. We sampled four populations during the reproductive season at two pairs of sites with differing levels of predation risk across independent river drainages. We assessed several traits including sexual dimorphism and reproductive traits such as gonad mass, fecundity, and gamete morphology parameters. Our findings reveal physical sexual dimorphism, with males being larger and heavier than females. Individuals from low predation risk sites were significantly larger, had heavier gonads, and exhibited higher gonadosomatic indices. Females from low predation risk sites invested more in gonad development, showing increased relative and absolute fecundities and higher oocyte counts at each maturity stage. Collectively, our results strongly suggest that predation risk plays a significant role in shaping reproductive strategies in electric fishes and also underscore how ecological pressures can drive variation in reproductive investment across fish populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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