Data from: Winners have higher pre-copulatory mating success but losers have better post-copulatory outcomes
Notice bibliographique
Résumé
In many animals, the outcomes of competitive interactions can have lasting effects that influence an individual’s reproductive success and have important consequences for the strength and direction of evolution via sexual selection. In the fruit fly, Drosophila melanogaster, males that have won previous contests are more likely to win in subsequent conflicts and losers are more likely to lose (winner-loser effects), but the direct fitness consequences and genetic underpinnings of this plasticity are poorly understood. Here, we tested how male genotype and the outcomes of previous male-male conflicts influence male pre- and post-copulatory success. We quantified pre-copulatory success in a choice and no-choice context, and post-copulatory success by quantifying ejaculate offensive and defensive ability. We found that winners have higher reproductive success compared to losers in both pre-copulatory scenarios. However, losers consistently mated for a longer duration, boosted female fecundity, and had an increased paternity share when they were the first males to mate, suggesting increased investment into post-copulatory mechanisms. Finally, by using clonal hybrids from the Drosophila genetic reference panel, we quantified the proportion of phenotypic variance in the plasticity between winners and losers that was due to genetic differences. Our results place the behavioural data on winner-loser effects in an evolutionary context by documenting the potential fitness gain to males from altering their reproductive strategy based on fighting experience. Our data may also explain the presence and maintenance of trade-offs between different male reproductive strategies.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,343 | 0,196 |
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 ».