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Enregistrement W6892108878 · doi:10.5061/dryad.73n5tb30z

Data: Sex-specific effects of capital resources on reproductive timing and success in red squirrels

2022· dataset· en· W6892108878 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationNucleofectionLacertidaeSelection (genetic algorithm)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reproduction is an energetically expensive activity for both sexes. However, if males and females differ in their annual timing of reproduction, such that peak investment for one sex occurs during a more resource-limited period, there is an opportunity for sex-specific selection to act on the acquisition of energetic resources. Both male and female North American red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus) cache conifer cones, although males typically have larger caches than females. Peak energetic investment in reproduction occurs for males during the mating season in winter and early spring (when squirrels rely almost exclusively on cached resources) and for females during lactation (which can align with fresh food availability). We provide evidence that suggests sex differences in cache size are likely driven by a stronger positive connection between cached resources and components of fitness for males than for females. Specifically, males with larger caches have greater siring success than males with smaller caches, whereas for females, only early breeding females experience a positive effect of cache size on the number of recruits produced. We also show that males sire pups and females give birth earlier in the year if they have larger caches compared with squirrels of the same sex with smaller caches. Sexual selection can thus extend beyond traits directly connected to mating behavior, and can act on traits related to acquiring resources needed to fuel reproduction that are expressed months or years in advance of breeding efforts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,020

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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