Nemek aránya
Az ivararány a hímek számának és a nőstények számának aránya egy kétlaki populációban .
Az ivararány a szexuális dimorfizmussal együtt fontos jellemzője a kétlaki populációnak. Általában a 100 nőstényre jutó hímek számában, a hímek arányában vagy százalékban fejezik ki. Az ontogenezis stádiumától függően elsődleges , másodlagos és harmadlagos nemi arányok különböztethetők meg. Elsődleges a nemek aránya a zigótákban a megtermékenyítés után; másodlagos - a születéskori nemek aránya; és végül harmadlagos - az érett, a populáció egyedeinek szaporodására képes nemek aránya.
Megnövekedett elsődleges és másodlagos nemi arány
Ma már általánosan elfogadott, hogy a legtöbb állat- és növényfajban a nemet meghatározó fő mechanizmus a kromoszóma .
Mivel a gametogenezis során az X vagy Y kromoszómákat tartalmazó ivarsejtek egyenlő számban képződnek, úgy gondolták, hogy ez a mechanizmus biztosítja a nemek megközelítőleg egyenlő arányát a fogantatáskor. A másodlagos nemek aránya azonban nemcsak a heterogaméták arányától függ , hanem sok más tényezőtől is. Például az X- és Y-hordozó spermiumok öregedésének és eliminációjának arányáról a hím testben, a petesejthez való eljutási és megtermékenyítési képességükről, a peték X- vagy Y-sperma iránti affinitásáról, és végül a hím és nőstény embriók életképességéről az embrionális fejlődés különböző szakaszaiban.
Régóta megfigyelték, hogy sok állatfajnál a másodlagos ivararány némileg eltér az 1:1 aránytól a 100 nőstényre jutó 105-106 hímtöbblet felé. A legmegbízhatóbb adatokat a személyről gyűjtik . A másodlagos ivararány átlagos értéke minden emberi populációra 106 körüli. A nemek egyenlőtlen (differenciális) mortalitásának figyelembevétele az embrionális fejlődési szakaszban tovább tolja az elsődleges ivararány extrapolált értékét az 1-es arányról: 1. Az emberi vetélések és halvaszületések nemi összetételére vonatkozó összes rendelkezésre álló adat azt mutatja, hogy a hím magzatok 2-4-szer gyakrabban halnak meg a méhen belüli élet során, mint a nőstények [2] . Így az elsődleges nemek aránya az emberekben úgy tűnik, hogy eltér az 1:1 aránytól a hím zigóták feleslegéhez , és úgy tűnik, hogy nagyobb, mint a másodlagos. Emberben a születéskori nemi arány mesterségesen megsérthető abortusz és csecsemőgyilkosság miatt [3] [4] [5] .
A másodlagos és harmadlagos nemi arányok kapcsolata
Közvetlen kapcsolat van a másodlagos és harmadlagos nemek aránya között – minél nagyobb a hímek születési aránya, annál többen élik túl a felnőttkort.
Számos adat arra is utal, hogy a másodlagos nemek aránya a harmadlagostól függ. Számos növény- és állatfajnál ( homokember , guppi , atkák (3 faj), Drosophila , egerek , patkányok , észak-amerikai fapofa és ember) közvetlen kísérletek kimutatták, hogy a harmadlagos ivararány növekedése a másodlagos nemi arány csökkenéséhez vezet. [6] .
Rovarok
Egyes rovaroknál ( méhek és más hártyafélék , lisztes poloskák , atkák ) a nőstények (vagy a nőstények és a hímek) a megtermékenyített petékből származnak, és csak a hímek fejlődnek ki a megtermékenyített petékből. Ezért minél kevesebb a hím a kezdeti populációban, annál kevesebb petéket termékenyítenek meg átlagosan, és annál több hímet kapnak az utódok [7] .
Emberi
Nemek közötti egyensúlyhiányNemek közötti egyensúlyhiány - háborúkból eredő demográfiai hatás, például Európában az első világháború után és a második világháború után (Oroszországban, lásd a Szovjetunió lakossága ), vagy a belpolitika eredményeként (például egy család) - egy gyerek ).
Az emberek nem szigorúan monogámok , és azoknál a népeknél, amelyekben gyakori a többnejűség , a harmadlagos nemek arányának különböző eltérései vannak az 1:1 aránytól, általában annak csökkenésének irányában. A nigériaiak körében Northcote W. Thomas antropológus a feleségek számának növekedésével a másodlagos nemek arányának növekedését észlelte [8] .
A másodlagos nemek aránya a háremekben körülbelül 62%-ra nő (háremek: Zhu Yuanzhang császár (1328-1398, Kína) 26 fiú: 16 lány; II. Ramszesz fáraó (Kr. e. 1317-1251, Egyiptom) 74 feleség, 111: 68; és szultán Maoul Ismail (1646-1727, Marokkó ) 548:340) [9] [10] [11] . Óvatosan kell kezelni az olyan országokból származó adatokat, ahol a férfi születések nagyobbra értékelik, figyelembe véve a születés előtti és utáni mesterséges beavatkozás lehetőségét.
Földrajzi különbségekA táblázat az egy nőre jutó férfiak számát mutatja a különböző országokban a CIA World Factbook 2014-es adatai szerint [12] .
| állam/régió | újszülöttek | 0-14 éves korig | 15-24 évesek | 25-54 évesek | 55-64 évesek | 65 év felettiek | Minden lakosság |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Afganisztán | 1.05 | 1.03 | 1.04 | 1.04 | 1.03 | 0,87 | 1.03 |
| Albánia | 1.11 | 1.12 | 1.05 | 0,91 | 0,98 | 0,89 | 0,98 |
| Algéria | 1.05 | 1.05 | 1.05 | 1.02 | 1.03 | 0,84 | 1.03 |
| Amerikai Szamoa | 1.06 | 0,96 | 0,98 | 1.06 | 1.00 | 0,86 | 1.01 |
| Andora | 1.07 | 1.05 | 1.08 | 1.06 | 1.07 | 1.00 | 1.07 |
| Angola | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 1.02 | 1.02 | 0,86 | 1.02 |
| Anguilla (Egyesült Királyság) | 1.03 | 1.05 | 0,98 | 0,82 | 0,92 | 0,96 | 0,93 |
| Antigua és Barbuda | 1.05 | 1.03 | 0,98 | 0,84 | 0,90 | 0,76 | 0,90 |
| Argentína | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 1.00 | 0,97 | 0,70 | 0,97 |
| Örményország | 1.14 | 1.15 | 1.03 | 0,92 | 0,93 | 0,59 | 0,89 |
| Aruba | 1.02 | 1.01 | 1.01 | 0,93 | 0,90 | 0,65 | 0,90 |
| Ausztrália | 1.06 | 1.05 | 1.05 | 1.03 | 1.01 | 0,85 | 1.01 |
| Ausztria | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 1.01 | 0,95 | 0,73 | 0,95 |
| Azerbajdzsán | 1.12 | 1.16 | 1.07 | 0,95 | 0,98 | 0,62 | 0,98 |
| Bahamák | 1.03 | 1.03 | 1.03 | 1.00 | 0,96 | 0,62 | 0,96 |
| Bahrein | 1.03 | 1.03 | 1.28 | 1.90 | 1.54 | 0,91 | 1.54 |
| Banglades | 1.04 | 1.03 | 0,88 | 0,90 | 0,95 | 0,96 | 0,95 |
| Barbados | 1.01 | 1.00 | 1.00 | 0,99 | 0,94 | 0,65 | 0,94 |
| Fehéroroszország | 1.06 | 1.06 | 1.06 | 0,96 | 0,87 | 0,46 | 0,87 |
| Belgium | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 1.02 | 0,96 | 0,72 | 0,96 |
| Belize | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 1.02 | 1.03 | 0,90 | 1.03 |
| Benin | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 1.02 | 1.01 | 0,67 | 1.01 |
| Bermuda (Egyesült Királyság) | 1.02 | 1.02 | 1.00 | 1.00 | 0,94 | 0,72 | 0,94 |
| Bután | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 1.15 | 1.09 | 1.11 | 1.10 |
| Bolívia | 1.05 | 1.04 | 1.03 | 0,95 | 0,98 | 0,79 | 0,98 |
| Bosznia és Hercegovina | 1.07 | 1.07 | 1.07 | 1.01 | 0,95 | 0,63 | 0,95 |
| Botswana | 1.03 | 1.04 | 0,99 | 1.12 | 1.03 | 0,67 | 1.02 |
| Brazília | 1.05 | 1.04 | 1.03 | 0,98 | 0,97 | 0,74 | 0,98 |
| Virgin-szigetek (brit) | 1.05 | 0,97 | 0,91 | 0,90 | 0,92 | 0,95 | 0,93 |
| Brunei | 1.05 | 1.07 | 0,98 | 0,94 | 0,99 | 0,95 | 1.00 |
| Bulgária | 1.06 | 1.05 | 1.06 | 0,99 | 0,92 | 0,68 | 0,92 |
| Burkina Faso | 1.03 | 1.00 | 1.01 | 1.03 | 0,99 | 0,62 | 0,99 |
| Mianmar | 1.06 | 1.04 | 1.03 | 0,99 | 0,99 | 0,77 | 0,99 |
| Burundi | 1.03 | 1.01 | 1.00 | 1.00 | 0,99 | 0,67 | 0,98 |
| zöld-fok | 1.03 | 1.01 | 1.00 | 0,94 | 0,94 | 0,60 | 0,94 |
| Kambodzsa | 1.05 | 1.02 | 0,98 | 0,95 | 0,94 | 0,60 | 0,94 |
| Kamerun | 1.03 | 1.02 | 1.01 | 1.01 | 1.01 | 0,84 | 1.01 |
| Kanada | 1.06 | 1.05 | 1.06 | 1.03 | 0,99 | 0,79 | 0,99 |
| Kajmán-szigetek (Egyesült Királyság) | 1.02 | 1.01 | 0,98 | 0,95 | 0,95 | 0,90 | 0,95 |
| Közép-Afrikai Köztársaság | 1.03 | 1.01 | 1.01 | 1.00 | 0,98 | 0,66 | 0,98 |
| Csád | 1.04 | 1.03 | 0,94 | 0,83 | 0,93 | 0,72 | 0,93 |
| Chile | 1.04 | 1.04 | 1.04 | 0,99 | 0,97 | 0,71 | 0,97 |
| Kína | 1.11 | 1.16 | 1.13 | 1.05 | 1.06 | 0,92 | 1.06 |
| Colombia | 1.06 | 1.05 | 1.04 | 0,98 | 0,98 | 0,72 | 0,98 |
| Comore-szigetek | 1.03 | 0,99 | 0,94 | 0,90 | 0,94 | 0,92 | 0,94 |
| Kongói Demokratikus Köztársaság | 1.03 | 1.02 | 1.01 | 1.00 | 0,99 | 0,72 | 0,99 |
| Kongói Köztársaság | 1.03 | 1.02 | 0,99 | 1.03 | 1.01 | 0,69 | 0,99 |
| Cook-szigetek (Új-Zéland) | 1.04 | 1.13 | 1.15 | 1.01 | 1.07 | 0,96 | 1.07 |
| Costa Rica | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 1.01 | 1.01 | 0,86 | 1.01 |
| Elefántcsontpart | 1.03 | 1.02 | 1.02 | 1.05 | 1.02 | 0,96 | 1.03 |
| Horvátország | 1.06 | 1.06 | 1.05 | 0,98 | 0,93 | 0,66 | 0,93 |
| Kuba | 1.06 | 1.06 | 1.05 | 1.01 | 0,99 | 0,82 | 0,99 |
| Curaçao (Nida) | 1.15 | 1.05 | 1.08 | 0,92 | 0,79 | 0,71 | 0,92 |
| Ciprus | 1.05 | 1.06 | 1.19 | 1.10 | 1.04 | 0,77 | 1.04 |
| cseh | 1.06 | 1.06 | 1.05 | 1.05 | 0,97 | 0,67 | 0,95 |
| Dánia | 1.06 | 1.05 | 1.04 | 1.00 | 0,97 | 0,80 | 0,97 |
| Dzsibuti | 1.03 | 1.01 | 0,89 | 0,71 | 0,85 | 0,82 | 0,86 |
| Dominika | 1.05 | 1.05 | 1.06 | 1.03 | 1.02 | 0,77 | 1.02 |
| Dominikai Köztársaság | 1.04 | 1.04 | 1.04 | 1.05 | 1.03 | 0,86 | 1.03 |
| Ecuador | 1.05 | 1.04 | 1.03 | 0,95 | 0,99 | 0,92 | 0,99 |
| Egyiptom | 1.05 | 1.05 | 1.05 | 1.03 | 1.02 | 0,82 | 1.03 |
| Salvador | 1.05 | 1.05 | 1.01 | 0,85 | 0,93 | 0,80 | 0,93 |
| Egyenlítői-Guinea | 1.03 | 1.03 | 1.04 | 0,98 | 0,99 | 0,75 | 0,99 |
| Eritrea | 1.03 | 1.01 | 1.00 | 0,98 | 0,98 | 0,79 | 0,98 |
| Észtország | 1.06 | 1.06 | 1.06 | 0,92 | 0,84 | 0,49 | 0,84 |
| Etiópia | 1.03 | 1.00 | 0,99 | 0,99 | 0,99 | 0,83 | 0,99 |
| Európai Únió | 1.06 | 1.05 | 1.05 | 1.02 | 0,94 | 0,74 | 0,96 |
| Feröer-szigetek (dán) | 1.07 | 1.08 | 1.07 | 1.18 | 1.09 | 0,93 | 1.09 |
| Fidzsi-szigetek | 1.05 | 1.05 | 1.05 | 1.05 | 1.03 | 0,85 | 1.03 |
| Finnország | 1.04 | 1.04 | 1.04 | 1.04 | 0,96 | 0,71 | 0,96 |
| Franciaország | 1.05 | 1.05 | 1.05 | 1.01 | 0,96 | 0,74 | 0,96 |
| Francia Polinézia | 1.05 | 1.06 | 1.07 | 1.05 | 1.05 | 0,95 | 1.05 |
| Gabon | 1.03 | 1.01 | 1.00 | 1.00 | 0,99 | 0,73 | 0,99 |
| Gambia | 1.03 | 1.01 | 0,98 | 0,96 | 0,98 | 0,90 | 0,98 |
| Gázai övezet | 1.06 | 1.06 | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 0,68 | 1.04 |
| Grúzia | 1.08 | 1.12 | 1.08 | 0,94 | 0,92 | 0,66 | 0,91 |
| Németország | 1.06 | 1.06 | 1.04 | 1.03 | 0,97 | 0,76 | 0,97 |
| Ghána | 1.03 | 1.01 | 0,99 | 0,94 | 0,97 | 0,88 | 0,98 |
| Gibraltár (Egyesült Királyság) | 1.07 | 1.05 | 1.09 | 1.01 | 1.01 | 0,95 | 1.01 |
| Görögország | 1.06 | 1.06 | 1.04 | 0,99 | 0,96 | 0,78 | 0,96 |
| Grönland (dán) | 1.05 | 1.03 | 1.03 | 1.12 | 1.10 | 1.10 | 1.11 |
| Grenada | 1.10 | 1.07 | 0,99 | 1.05 | 1.03 | 0,83 | 1.02 |
| Guam (USA) | 1.06 | 1.06 | 1.07 | 1.04 | 1.03 | 0,84 | 1.03 |
| Guatemala | 1.05 | 1.04 | 1.01 | 0,91 | 0,97 | 0,87 | 0,97 |
| Guernsey (Egyesült Királyság) | 1.05 | 1.07 | 1.04 | 1.01 | 0,98 | 0,81 | 0,98 |
| Guinea | 1.03 | 1.02 | 1.02 | 1.01 | 1.00 | 0,79 | 1.00 |
| Bissau-Guinea | 1.03 | 1.00 | 0,99 | 0,99 | 0,95 | 0,64 | 0,95 |
| Guyana | 1.05 | 1.04 | 1.06 | 1.09 | 1.02 | 0,69 | 0,99 |
| Gaiti | 1.01 | 1.01 | 1.00 | 0,99 | 0,99 | 0,80 | 0,98 |
| Honduras | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 1.02 | 1.01 | 0,79 | 1.01 |
| Xianggang (Hongkong) (kínai) | 1.13 | 1.14 | 1.05 | 0,75 | 0,87 | 0,88 | 0,94 |
| Magyarország | 1.06 | 1.06 | 1.06 | 1.01 | 0,91 | 0,59 | 0,91 |
| Izland | 1.04 | 1.03 | 1.02 | 1.02 | 1.00 | 0,85 | 1.00 |
| India | 1.12 | 1.13 | 1.13 | 1.06 | 1.08 | 0,91 | 1.08 |
| Indonézia | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 1.03 | 1.00 | 0,78 | 1.00 |
| Irán | 1.05 | 1.05 | 1.06 | 1.04 | 1.03 | 0,89 | 1.03 |
| Irak | 1.05 | 1.04 | 1.03 | 1.04 | 1.03 | 0,87 | 1.03 |
| Írország | 1.06 | 1.04 | 1.04 | 1.01 | 1.00 | 0,84 | 1.00 |
| Maine (Egyesült Királyság) | 1.08 | 1.11 | 1.08 | 0,99 | 1.00 | 0,85 | 0,99 |
| Izrael | 1.05 | 1.05 | 1.05 | 1.05 | 1.01 | 0,78 | 1.01 |
| Olaszország | 1.06 | 1.05 | 1.01 | 0,98 | 0,93 | 0,74 | 0,93 |
| Jamaica | 1.05 | 1.04 | 1.01 | 0,97 | 0,98 | 0,81 | 0,98 |
| Japán | 1.06 | 1.07 | 1.09 | 0,98 | 0,94 | 0,76 | 0,95 |
| Jersey (Egyesült Királyság) | 1.06 | 1.07 | 1.04 | 1.00 | 0,97 | 0,74 | 0,96 |
| Jordánia | 1.06 | 1.05 | 1.05 | 1.01 | 1.02 | 0,95 | 1.03 |
| Kazahsztán | 0,94 | 1.00 | 1.04 | 0,95 | 0,92 | 0,52 | 0,92 |
| Kenya | 1.02 | 1.01 | 1.00 | 1.02 | 1.00 | 0,79 | 1.00 |
| Kiribati | 1.05 | 1.04 | 1.00 | 0,93 | 0,96 | 0,64 | 0,96 |
| Észak Kórea | 1.05 | 1.03 | 1.02 | 1.00 | 0,94 | 0,51 | 0,94 |
| A Koreai Köztársaság | 1.07 | 1.08 | 1.13 | 1.04 | 1.00 | 0,69 | 1.00 |
| Koszovó | 1.08 | 1.08 | 1.11 | 1.12 | 1.06 | 0,73 | 1.06 |
| Kuvait | 1.05 | 1.08 | 1.22 | 1.74 | 1.42 | 0,96 | 1.43 |
| Kirgizisztán | 1.07 | 1.05 | 1.03 | 0,96 | 0,96 | 0,63 | 0,96 |
| Laosz | 1.04 | 1.02 | 0,99 | 0,97 | 0,99 | 0,82 | 0,99 |
| Lettország | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 0,99 | 0,86 | 0,48 | 0,86 |
| Libanon | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 1.02 | 1.00 | 0,86 | 0,96 |
| Lesotho | 1.03 | 1.01 | 0,91 | 0,96 | 0,98 | 0,99 | 0,97 |
| Libéria | 1.03 | 1.02 | 0,95 | 1.00 | 0,99 | 1.01 | 1.00 |
| Líbia | 1.05 | 1.05 | 1.07 | 1.10 | 1.08 | 1.04 | 1.08 |
| Liechtenstein | 1.26 | 1.14 | 0,98 | 1.00 | 0,99 | 0,81 | 0,98 |
| Litvánia | 1.06 | 1.05 | 1.05 | 1.00 | 0,89 | 0,53 | 0,89 |
| Luxemburg | 1.07 | 1.06 | 1.05 | 1.00 | 0,97 | 0,71 | 0,97 |
| Makaó (kínai) | 1.05 | 1.10 | 1.08 | 0,81 | 0,91 | 0,88 | 0,91 |
| Macedónia | 1.08 | 1.07 | 1.07 | 1.03 | 0,99 | 0,75 | 0,99 |
| Madagaszkár | 1.03 | 1.02 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 0,83 | 1.00 |
| Malawi | 1.02 | 0,99 | 0,99 | 0,98 | 0,98 | 0,75 | 0,99 |
| Malaysia | 1.07 | 1.06 | 1.03 | 1.03 | 1.03 | 0,89 | 1.03 |
| Maldív Köztársaság | 1.05 | 1.04 | 1.40 | 1.43 | 1.29 | 0,94 | 1.34 |
| Mali | 1.03 | 1.01 | 0,91 | 0,87 | 0,95 | 1.01 | 0,95 |
| Málta | 1.06 | 1.05 | 1.06 | 1.04 | 0,99 | 0,79 | 0,99 |
| Marshall-szigetek | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 1.04 | 1.04 | 0,95 | 1.04 |
| Mauritánia | 1.03 | 1.01 | 0,96 | 0,86 | 0,93 | 0,74 | 0,93 |
| Mauritius | 1.05 | 1.04 | 1.02 | 1.00 | 0,97 | 0,67 | 0,97 |
| Mexikó | 1.05 | 1.05 | 1.02 | 0,93 | 0,96 | 0,81 | 0,96 |
| Mikronéziai Szövetségi Államok | 1.05 | 1.03 | 1.01 | 0,94 | 0,98 | 0,77 | 0,99 |
| Moldova | 1.06 | 1.07 | 1.07 | 1.00 | 0,95 | 0,60 | 0,94 |
| Monaco | 1.04 | 1.05 | 1.05 | 0,99 | 0,95 | 0,81 | 0,95 |
| Mongólia | 1.05 | 1.04 | 1.02 | 0,94 | 0,96 | 0,77 | 1.00 |
| Montenegró | 1.07 | 0,95 | 0,89 | 1.17 | 0,99 | 0,66 | 0,99 |
| Montserrat (Egyesült Királyság) | 1.04 | 1.06 | 1.11 | 0,91 | 1.00 | 1.55 | 1.00 |
| Marokkó | 1.05 | 1.03 | 0,99 | 0,94 | 0,97 | 0,82 | 0,97 |
| Mozambik | 1.02 | 1.01 | 0,95 | 0,88 | 0,95 | 0,85 | 0,95 |
| Namíbia | 1.03 | 1.02 | 1.02 | 1.09 | 1.02 | 0,78 | 1.02 |
| Nauru | 0,84 | 0,79 | 1.07 | 0,99 | 0,90 | 0,78 | 0,91 |
| Nepál | 1.04 | 1.04 | 1.01 | 0,91 | 0,97 | 0,87 | 0,96 |
| Hollandia | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 1.01 | 0,98 | 0,80 | 0,98 |
| Új-Kaledónia (francia) | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 1.01 | 1.00 | 0,81 | 1.00 |
| Új Zéland | 1.05 | 1.05 | 1.05 | 1.00 | 0,99 | 0,85 | 0,99 |
| Nicaragua | 1.05 | 1.04 | 1.01 | 0,90 | 0,96 | 0,83 | 0,96 |
| Niger | 1.03 | 1.02 | 0,98 | 1.00 | 1.01 | 1.03 | 1.01 |
| Nigéria | 1.06 | 1.05 | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 0,85 | 1.01 |
| Északi Mariana-szigetek (USA) | 1.06 | 1.09 | 1.23 | 0,73 | 0,93 | 0,91 | 0,93 |
| Norvégia | 1.06 | 1.05 | 1.06 | 1.06 | 1.01 | 0,78 | 0,98 |
| Omán | 1.05 | 1.05 | 1.10 | 1.41 | 1.20 | 1.03 | 1.22 |
| Pakisztán | 1.05 | 1.06 | 1.07 | 1.08 | 1.06 | 0,89 | 1.06 |
| Palau | 1.05 | 1.07 | 0,99 | 1.56 | 1.10 | 0,40 | 1.12 |
| Panama | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 1.03 | 1.01 | 0,86 | 1.02 |
| Pápua Új-Guinea | 1.05 | 1.04 | 1.03 | 1.07 | 1.05 | 1.14 | 1.05 |
| Paraguay | 1.05 | 1.04 | 1.01 | 1.00 | 1.01 | 0,87 | 1.01 |
| Peru | 1.05 | 1.04 | 1.00 | 0,93 | 0,97 | 0,90 | 0,97 |
| Fülöp-szigetek | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 1.01 | 1.00 | 0,76 | 1.00 |
| Lengyelország | 1.06 | 1.06 | 1.04 | 1.01 | 0,94 | 0,62 | 0,94 |
| Portugália | 1.07 | 1.09 | 1.13 | 1.02 | 0,95 | 0,69 | 0,95 |
| Puerto Rico (USA) | 1.02 | 1.05 | 1.04 | 0,91 | 0,92 | 0,77 | 0,92 |
| Katar | 1.02 | 1.03 | 2.75 | 4.80 | 3.37 | 1.50 | 3.29 |
| Románia | 1.06 | 1.06 | 1.05 | 1.02 | 0,95 | 0,68 | 0,95 |
| Oroszország | 1.06 | 1.06 | 1.05 | 0,96 | 0,86 | 0,44 | 0,86 |
| Ruanda | 1.03 | 1.02 | 1.00 | 1.01 | 0,99 | 0,67 | 0,99 |
| Saint Barthélemy (francia) | 1.03 | 1.05 | 1.11 | 1.20 | 1.13 | 1.00 | 1.14 |
| Saint Helena, Ascension és Tristan da Cunha-szigetek (Egyesült Királyság) | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 0,98 | 1.02 | 1.01 | 1.02 |
| Saint Kitts és Nevis | 1.02 | 1.00 | 0,97 | 1.04 | 1.00 | 0,80 | 1.00 |
| Szent Lucia | 1.06 | 1.06 | 1.03 | 0,93 | 0,95 | 0,83 | 0,95 |
| Saint Martin (francia) | 1.04 | 0,99 | 1.03 | 0,90 | 0,93 | 0,81 | 0,93 |
| Saint Pierre és Miquelon (francia) | 1.10 | 1.07 | 1.06 | 0,99 | 0,96 | 0,69 | 0,97 |
| Saint Vincent és a Grenadine-szigetek | 1.03 | 1.02 | 1.02 | 1.08 | 1.03 | 0,84 | 1.03 |
| Szamoa | 1.05 | 1.07 | 1.05 | 1.08 | 1.05 | 0,78 | 1.05 |
| San Marino | 1.10 | 1.14 | 1.05 | 0,89 | 0,94 | 0,80 | 0,94 |
| São Tomé és Príncipe | 1.03 | 1.04 | 1.03 | 0,96 | 1.00 | 0,84 | 1.00 |
| Szaud-Arábia | 1.05 | 1.05 | 1.15 | 1.33 | 1.20 | 1.08 | 1.21 |
| Szenegál | 1.03 | 1.01 | 0,99 | 0,84 | 0,94 | 0,85 | 0,94 |
| Szerbia | 1.07 | 1.07 | 1.06 | 1.02 | 0,95 | 0,69 | 0,95 |
| Seychelle-szigetek | 1.03 | 1.05 | 1.10 | 1.11 | 1.05 | 0,61 | 1.04 |
| Sierra Leone | 1.03 | 0,99 | 0,94 | 0,92 | 0,94 | 0,78 | 0,94 |
| Szingapúr | 1.07 | 1.05 | 0,97 | 0,95 | 0,96 | 0,82 | 0,96 |
| Sint Maarten (Nid.) | 1.05 | 1.08 | 0,96 | 0,95 | 0,94 | 0,92 | 0,97 |
| Szlovákia | 1.07 | 1.05 | 1.06 | 1.02 | 0,94 | 0,60 | 0,94 |
| Szlovénia | 1.07 | 1.06 | 1.05 | 1.02 | 0,95 | 0,66 | 0,95 |
| Salamon-szigetek | 1.05 | 1.06 | 1.06 | 1.04 | 1.04 | 0,95 | 1.04 |
| Szomália | 1.03 | 1.00 | 1.03 | 1.07 | 1.01 | 0,66 | 1.01 |
| Dél-Afrika | 1.02 | 1.01 | 1.01 | 1.07 | 0,98 | 0,67 | 0,99 |
| Spanyolország | 1.07 | 1.06 | 1.07 | 1.04 | 0,98 | 0,74 | 0,97 |
| Sri Lanka | 1.04 | 1.04 | 1.03 | 0,96 | 0,96 | 0,75 | 0,96 |
| Szudán | 1.05 | 1.03 | 1.07 | 0,94 | 1.02 | 1.24 | 1.02 |
| Suriname | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 1.04 | 1.01 | 0,77 | 1.01 |
| Szváziföld | 1.03 | 1.02 | 1.02 | 1.06 | 1.00 | 0,69 | 0,99 |
| Svédország | 1.06 | 1.06 | 1.06 | 1.04 | 1.00 | 0,81 | 0,98 |
| Svájc | 1.06 | 1.06 | 1.04 | 1.01 | 0,97 | 0,76 | 0,97 |
| Szíria | 1.06 | 1.05 | 1.03 | 1.00 | 1.01 | 0,85 | 1.03 |
| Kínai Köztársaság (Tajvan) | 1.07 | 1.07 | 1.06 | 1.00 | 0,99 | 0,89 | 1.00 |
| Tádzsikisztán | 1.05 | 1.04 | 1.03 | 0,98 | 0,99 | 0,73 | 0,99 |
| Tanzánia | 1.03 | 1.02 | 1.00 | 1.01 | 0,99 | 0,76 | 0,99 |
| Thaiföld | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 0,97 | 0,97 | 0,82 | 0,98 |
| Kelet-Timor | 1.07 | 1.06 | 1.03 | 0,93 | 1.01 | 0,96 | 1.01 |
| Menni | 1.03 | 1.01 | 1.00 | 0,99 | 0,98 | 0,77 | 0,98 |
| Tonga | 1.03 | 1.03 | 1.05 | 1.00 | 1.01 | 0,86 | 1.01 |
| Trinidad és Tobago | 1.03 | 1.04 | 1.08 | 1.08 | 1.03 | 0,76 | 1.03 |
| Tunézia | 1.07 | 1.07 | 1.01 | 0,95 | 0,99 | 0,96 | 0,99 |
| pulyka | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 1.02 | 1.02 | 0,84 | 1.02 |
| Türkmenisztán | 1.05 | 1.03 | 1.01 | 0,98 | 0,98 | 0,77 | 0,98 |
| Turks- és Caicos-szigetek (Egyesült Királyság) | 1.05 | 1.04 | 0,96 | 1.03 | 1.02 | 0,80 | 1.02 |
| Tuvalu | 1.05 | 1.05 | 1.12 | 0,95 | 0,97 | 0,73 | 0,97 |
| Uganda | 1.03 | 0,99 | 0,99 | 1.00 | 0,99 | 0,80 | 0,99 |
| Ukrajna | 1.07 | 1.06 | 1.04 | 0,94 | 0,85 | 0,49 | 0,85 |
| Egyesült Arab Emírségek | 1.05 | 1.05 | 1.47 | 3.22 | 2.19 | 1.77 | 2.19 |
| Nagy-Britannia | 1.05 | 1.05 | 1.04 | 1.04 | 0,99 | 0,80 | 0,99 |
| USA | 1.05 | 1.05 | 1.05 | 1.00 | 0,97 | 0,77 | 0,97 |
| Uruguay | 1.04 | 1.04 | 1.03 | 0,97 | 0,93 | 0,66 | 0,93 |
| Üzbegisztán | 1.06 | 1.05 | 1.03 | 0,99 | 0,99 | 0,75 | 0,99 |
| Vanuatu | 1.05 | 1.04 | 0,99 | 0,96 | 1.00 | 1.07 | 1.01 |
| Venezuela | 1.05 | 1.04 | 1.01 | 0,97 | 0,98 | 0,79 | 0,98 |
| Vietnam | 1.12 | 1.11 | 1.07 | 1.01 | 1.00 | 0,62 | 1.00 |
| Virgin-szigetek (USA) | 1.06 | 1.02 | 0,85 | 0,83 | 0,87 | 0,83 | 0,88 |
| Wallis és Futuna (Fr.) | 1.05 | 1.09 | 1.10 | 0,99 | 1.03 | 0,89 | 1.02 |
| Ciszjordánia | 1.06 | 1.05 | 1.05 | 1.06 | 1.04 | 0,71 | 1.04 |
| Nyugat-Szahara | 1.04 | 1.02 | 1.01 | 0,97 | 0,99 | 0,78 | 0,98 |
| Világ | 1.07 | 1.07 | 1.062 | 1.022 | 0,955 | 0,802 | 1.014 |
| Jemen | 1.05 | 1.04 | 1.03 | 1.04 | 1.03 | 0,90 | 1.03 |
| Zambia | 1.03 | 1.01 | 1.00 | 1.02 | 1.00 | 0,75 | 1.00 |
| Zimbabwe | 1.03 | 1.02 | 1.01 | 1.07 | 1.00 | 0,70 | 0,95 |
A 19. század végén 1055 nő jutott 1000 férfira, a 20. század 20-30-as éveiben pedig körülbelül 1120. A Nagy Honvédő Háború után Oroszországban meredeken nőtt a nemek közötti egyenlőtlenség [13] . Az 1000 férfira jutó nők száma: 1959-1242; 1970-1193 között; 1979-1174 között; 1989-1140-ben [14] .
| gazdasági régió | Férfiak száma (ezer fő) | A nők száma (ezer fő) | 1000 férfira jutó nők száma |
|---|---|---|---|
| Északnyugati | 3982 | 4759 | 1195 |
| Közép-Fekete Föld | 3441 | 4076 | 1184 |
| Volga-Vjatka | 3652 | 4306 | 1179 |
| Központi | 14105 | 16377 | 1161 |
| Volga régió | 7645 | 8875 | 1160 |
| Urál | 9187 | 10596 | 1153 |
| észak-kaukázusi | 8874 | 10036 | 1131 |
| nyugat-szibériai | 6957 | 7835 | 1126 |
| kelet-szibériai | 4032 | 4504 | 1117 |
| Északi | 2475 | 2760 | 1115 |
| távol-keleti | 3255 | 3438 | 1056 |
| Nők száma 1 férfira | Nők száma 1 férfira | Nők száma 1 férfira | Nők száma 1 férfira | Férfiak száma egy nőre | Férfiak száma egy nőre | Férfiak száma egy nőre | Férfiak száma egy nőre | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Az 1989-es szerkezettel és a nemek arányával | A 2002-es szerkezettel és a nemek arányával | Az 1989-es szerkezettel és a nemek arányával | A 2002-es szerkezettel és a nemek arányával | Az 1989-es szerkezettel és a nemek arányával | A 2002-es szerkezettel és a nemek arányával | Az 1989-es szerkezettel és a nemek arányával | A 2002-es szerkezettel és a nemek arányával | |
| 1989 | 1989 | 2002 | 2002 | 1989 | 1989 | 2002 | 2002 | |
| 0-4 | 0,086 | 0,047 | 0,085 | 0,046 | 0,078 | 0,042 | 0,079 | 0,042 |
| 5-9 | 0,081 | 0,051 | 0,08 | 0,05 | 0,074 | 0,045 | 0,075 | 0,046 |
| 10-14 | 0,076 | 0,076 | 0,075 | 0,075 | 0,069 | 0,068 | 0,07 | 0,069 |
| 15-19 | 0,071 | 0,091 | 0,072 | 0,093 | 0,065 | 0,086 | 0,064 | 0,084 |
| 20-24 | 0,07 | 0,083 | 0,071 | 0,084 | 0,063 | 0,076 | 0,062 | 0,075 |
| 25-29 | 0,09 | 0,076 | 0,092 | 0,078 | 0,081 | 0,07 | 0,079 | 0,069 |
| 30-34 | 0,093 | 0,072 | 0,094 | 0,073 | 0,083 | 0,064 | 0,081 | 0,063 |
| 35-39 | 0,085 | 0,075 | 0,088 | 0,077 | 0,074 | 0,066 | 0,072 | 0,065 |
| 40-44 | 0,057 | 0,093 | 0,058 | 0,096 | 0,048 | 0,081 | 0,047 | 0,078 |
| 45-49 | 0,061 | 0,09 | 0,061 | 0,09 | 0,048 | 0,071 | 0,048 | 0,071 |
| 50-54 | 0,075 | 0,079 | 0,076 | 0,08 | 0,057 | 0,061 | 0,056 | 0,06 |
| 55-59 | 0,068 | 0,044 | 0,068 | 0,044 | 0,048 | 0,031 | 0,047 | 0,031 |
| 60-64 | 0,075 | 0,076 | 0,069 | 0,07 | 0,041 | 0,039 | 0,045 | 0,042 |
| 65-69 | 0,046 | 0,083 | 0,032 | 0,058 | 0,017 | 0,021 | 0,025 | 0,032 |
| 70-74 | 0,038 | 0,079 | 0,028 | 0,057 | 0,013 | 0,019 | 0,018 | 0,026 |
| 75-79 | 0,037 | 0,047 | 0,033 | 0,043 | 0,01 | 0,012 | 0,012 | 0,013 |
| 80-84 | 0,02 | 0,019 | 0,02 | 0,018 | 0,005 | 0,004 | 0,005 | 0,004 |
| 85+ | 0,011 | 0,014 | 0,01 | 0,013 | 0,002 | 0,002 | 0,002 | 0,002 |
| Minden korosztály | 1.139 | 1.195 | 1.112 | 1.146 | 0,877 | 0,858 | 0,887 | 0,871 |
| Minden korosztály a népszámlálás szerint | 1.140 | 1.140 | 0,877 | 0,872 |
Jelentős hímhiány jelentkezik a háborúk alatt és után. Ebben az időszakban a háborúzó országokban mintegy 1-2%-kal nőtt a férfi születések száma. Tehát az első világháború idején az európai országokban a fiúk aránya a megszokotthoz képest 1-2,5%-kal nőtt, Németországban 108,5%-ot tett ki , 1942 végére Nagy-Britanniában és Franciaországban megközelítőleg ugyanekkora növekedés következett be . Kaukázuson a 90 - es évek eleje óta ( Örményország és Azerbajdzsán konfliktusa Hegyi-Karabah miatt, grúz-abház konfliktus ) a fiúk születési aránya nőtt. Ezt a jelenséget igen nagy mennyiségű statisztikai anyag alapján a demográfia a „háborús évek jelenségének” nevezte, mivel a békés években a nemek aránya meglehetősen stabil [2] [16] [17] [18 ] ] .
Csökkent harmadlagos nemek aránya az ontogenezisben
Az ontogenezis során számos növény-, állat- és emberfajban csökken az ivararány. Ennek oka a férfi rendszerek megnövekedett mortalitása és károsodása a megfelelő női rendszerekhez képest. Ez a kép az ontogenezis szinte minden szakaszában és a szerveződés minden szintjén megfigyelhető, függetlenül attól, hogy különböző fajokat ( ember , állat vagy növény ), különböző szerveződési szinteket ( egyed , szerv , szövet vagy sejt ) vagy a különféle káros környezeti hatásokkal szembeni ellenállást vizsgálunk. tényezők (alacsony és magas hőmérséklet, éhség , mérgek , paraziták , betegségek stb.) [19] [20] [21] [22] [23] .
Hamilton (Hamilton, 1948) 70 faj eltérő ivarhalálozásáról ad áttekintést, beleértve az olyan változatos életformákat, mint a fonálférgek , puhatestűek , rákfélék , rovarok , pókfélék , madarak , hüllők , halak és emlősök . Ezen adatok szerint 62 fajnál (89%) a hímek átlagos élettartama rövidebb, mint a nőstényeké; a többiben nincs különbség, és csak néhány esetben hosszabb a férfiak várható élettartama, mint a nőké [24] .
Megállapítható, hogy a férfiak megnövekedett mortalitása általános biológiai jelenség, amely növényekben, állatokban és emberekben a szervezet minden szintjén megfigyelhető a környezeti tényezők minden szélsőséges értékétől.
Az emberekben az átlagos várható élettartam országonként eltérő, és a férfiak 3-10 évvel rövidebbek, mint a nők.
A hímek megnövekedett mortalitása, mint általános biológiai jelenség, egyes élőlényeknél nem véletlenszerű okokkal magyarázható. Például számos emlősnél , beleértve a szarvasokat, az embereket és más állatokat, a hímek megnövekedett mortalitása lehetséges, amikor a hímek a nőstények birtoklási jogáért küzdenek. Egyes pókféléknél , amelyeknél a nőstények sokkal nagyobbak, mint a hímek, a nőstények szisztematikusan megették a hímeket a párzás után. A méhekben minden dolgozó méh fejletlen nőstény, nem tud utódokat nemzeni. Egy igazi nőstény méh mindig egyedül van a kaptárban. Ha ketten vannak, akkor az egyik meghal. Igazi hím méhek – a drónokat a királynővel való párzás után nem engedik vissza a kaptárba, és hamarosan elpusztulnak.
Genetikai tényezők hatása a másodlagos nemi arányra
A gyermek nemének meghatározása egy személyben nem pusztán véletlenszerű esemény. 1876-1885 -ben Szászországban végzett kutatások . később pedig Angliában , Franciaországban , az USA -ban és Finnországban azt találták, hogy sokkal gyakrabban jelennek meg az egyik nemű családok, az elméleti elvárásokhoz képest pedig az egyenlő nemi arányú családok. Azt is megállapították, hogy a családokban enyhe, de valós tendencia mutatkozik arra, hogy az elsővel azonos nemű második gyermeket, a másodikkal azonos nemű harmadik gyermeket szüljenek, és így tovább [2] .
Szarvasmarhákban az egyes apák utódaiban a tinók túlsúlya (1,5%), valamint az apa és az apja utódainak ivararánya közötti összefüggés [25] .
A szaporodási rang ("siker") hatása a másodlagos ivararányra
A szülők reproduktív rangja (házastársakhoz való hozzáférés) befolyásolja utódaik nemi arányát. A férfiaknál a szaporodási rang általában korrelál társadalmi és hierarchikus rangjukkal. A nőstényeknél fordított korreláció léphet fel , mivel hierarchikus rangjukat a hímekhez hasonlóan az erő és az agresszivitás, szaporodási rangjukat pedig inkább a vonzerő és a megfelelés határozza meg. Szarvasoknál , sertéseknél , birkáknál , kutyáknál , fókáknál és embereknél kimutatták, hogy a nagyobb "szaporodási sikerrel" rendelkező nőstények több hím utódot hoztak világra [ 26] .
A környezeti tényezők hatása a másodlagos nemek arányára
Pollenszám és másodlagos ivararány növényekben
Azt találták, hogy a nőivarú virágon lévő pollen mennyisége befolyásolhatja a keresztbeporzó növények másodlagos nemi arányát. Ezt a függést három családba tartozó négy növényfajnál igazolták: sóska (Rumex acetosa, Polygonaceae), [27] [28] homokkóró (Melandrium album, Cariophyllaceae), [29] [30] kender (Cannabis sativa, Cannabinaceae) [31 ] ] és komló (Humulus japonicus, Cannabinaceae) [32] .
A tojás hőmérséklete
Sok teknős- , gyík- , krokodil- és egyes kígyófajnál az utódok neme a tojások keltetési hőmérsékletétől függ. Mivel a nőstények határozzák meg, hogy hol rakják le tojásaikat, szabályozhatják utódaik nemét. Azt a hőmérsékletet, amelyen elérjük az 1:1 nemek arányát, küszöbhőmérsékletnek nevezzük. Egyes teknősfajoknál az alacsony inkubációs hőmérséklet hímeket, a nőstényeknél pedig magas inkubációs hőmérsékletet eredményez; más fajoknál a hímek alacsony és magas, a nőstények pedig közepes hőmérsékleten jelennek meg.
A másodlagos nemek aránya és a szexuális aktivitás intenzitása
Az állatok szexuális aktivitásának intenzitása (gyakorisága) befolyásolhatja a másodlagos ivararányt. Közvetlenül összefügg a szervezet élettani paramétereivel. A hímek és nőstények szexuális aktivitásának alacsony intenzitása egyenértékű azzal a ténnyel, hogy általában az idősebb spermiumok és petesejtek vesznek részt a megtermékenyítési folyamatban . Hat családba tartozó hét állatfajnál ( csirkék , egerek , nyulak , sertések , lovak , juhok és szarvasmarhák ), a hímek szexuális aktivitásának csökkenésével vagy a spermiumok öregedésével a hímek születési számának csökkenését figyelték meg [6] .
Emberek esetében a fiúk születési arányának növekedését a férfi szexuális aktivitás intenzitásának növekedésével igazolták James munkáiban [33] található nagy statisztikai anyagon .
Különbségek az Y- és X-sperma inaktivációjában és elpusztulásábanA másodlagos ivararány összefüggése a szexuális aktivitás intenzitásával emberben és különböző állatfajokban az Y-spermium gyorsabb pusztulásának vagy inaktiválódásának tudható be az X-spermiumhoz képest [34] . Az emberek esetében ez a feltételezés kísérletileg beigazolódott. Azt találták, hogy hosszú absztinencia után a sperma Y-kromatin tartalma jelentősen csökken. 2 napnál rövidebb absztinencia esetén az Y-kromatin százalékos aránya 43,5% volt, a 14 napig vagy tovább tartó absztinencia esetén - 37,2%. A sperma Y-sperma koncentrációjának időbeli csökkenése magyarázhatja a különböző szerzők által kapott Y-kromatin értékek elméletileg várható értékéhez (50%) képest alulbecsült értékét, valamint ezen értékek [35] .
Petesejtek öregedéseSok szerző felhívta a figyelmet a késleltetett petemegtermékenyítés és a másodlagos ivararány közötti összefüggésre. Hertwig és Kuszakiewicz a békáról (Rana esculenta) szóló klasszikus munkájában a hímek születésének növekedését figyelték meg [36] [37] . Hasonló eredményeket kaptak pillangókon , selyemhernyókon , pisztrángokon , poloskákon , Drosophilákon , egereken , patkányokon , nyulakon , szarvasmarhákon és embereken , összesen 15 fajnál, 11 családba tartozó hím és nőstény heterogametiával [6] .
A másodlagos nemi arány függése az anya életkorától
V. N. Bolshakov és B. S. Kubantsev, miután elemezték az utódok ivararányának függését az anya életkorától rókák , nyércek , sarki rókák , kutyák , sertések , juhok , szarvasmarhák, lovak és emberek esetében, arra a következtetésre jutottak, hogy „. .. a fiatal anyák az utódokban, általában az újszülött hímek dominálnak. A reproduktív funkciója csúcsán lévő középkorú anyáknál megnő a nőstény utódok relatív száma. Az idősebb korosztályú anyáknál ismét nő a hímek aránya az utódokban. [38]
A másodlagos nemek arányának függősége az életkörülményektől
Egész országok esetében minél jobbak az életkörülmények, a jólét, az éghajlat, a táplálkozás, annál kevesebb fiú születik. Ugyanezt a rendszerességet figyelik meg az állattenyésztők is – minél jobbak a haszonállatok tartásának feltételei, annál több nőstény születik [39] .
Nagyobb természeti vagy társadalmi változások (drasztikus éghajlatváltozás, szárazság, háború, éhínség, betelepítés) során tendenciát mutat a másodlagos nemek arányának növekedése – a fiúk aránya növekszik [2] [16] [17] .
Számos tudós azonban ennek éppen az ellenkezőjét bizonyítja, hogy éppen ellenkezőleg, kedvezőbb körülmények között gyakrabban születnek fiúk [40] .
A modern orvoslás lehetővé teszi a nemi születés előtti meghatározását. Egyes országokban ezt használják az utódok nemének kiválasztására., főleg a nem kívánt nemű magzatok abortuszával , a fogantatáskor vagy születés után is ( csecsemőgyilkosság ) [41] . Egy ilyen gyakorlat, ha széles körben alkalmazzák, akár a társadalom nemi és korszerkezetének megsértéséhez is vezethet, ami megmagyarázza a 30 éves korig terjedő korosztályba tartozó férfiak abnormálisan nagy számát a modern Kínában és Indiában . (Lásd még: Bioetika ).
Evolúciós mechanizmusok, amelyek szabályozzák a nemek arányát egy populációban
A nemek arányának alakulásával kapcsolatos munka kezdetét a „ Fischer-elv ” [42] tette . Ezen elmélet szerint az utódokat nevelő fajok számára az 1:1 harmadlagos ivararány az optimális, és biztosítja a legjobb feltételeket az utódok túléléséhez. Az ettől az aránytól való sok fajnál megfigyelt eltérések magyarázatára Fisher azzal érvelt, hogy nem a hímek és a nőstények számának kell egyenlőnek lennie, hanem a szülők költségeinek a hím vagy nőstény utódok előállítása során, amíg az utódok el nem készülnek. , minél drágábbak az adott nem leszármazottai a szülőknek. , annál kevesebbet termelnek. Fisher „egyenlő költségek elméletéből” különösen az következik, hogy azokban az esetekben, amikor a különböző nemű utódok eltérő méretűek, meg kell sérteni az ivararányt. Azonban Howe (1977) adatai a varjúrigóról (Quiscalus quiscula), amelyeknél a hímek 20%-kal nehezebbek, mint a nőstények, valamint egy Newton és Marquiss (Newton és Marquiss, 1978) sólymokról (Accipiter nisus) végzett kiterjedt tanulmánya , amelyben , éppen ellenkezőleg, a nőstények kétszer nagyobb tömegűek, mint a hímek, nem erősítették meg Fisher elméletének előrejelzéseit [43] [44] . Hamilton (Hamilton, 1967) felhívta a figyelmet Fisher elméletének tévedésére minden olyan esetben, amikor helyi verseny van az átkelésekért. Körülbelül 25 kullancs- és rovarfajt számolt meg 16 különböző családból, amelyekben az állandó jelentős beltenyésztés a nőstények nagy feleslegével és egy arrenotoxikus szaporodási rendszerrel párosul [45] .
Kalmus és Smith (Kalmus és Smith, 1960) szerint a harmadlagos ivararány 1 : 1 értéke optimális, mivel ez a lehető legkönnyebbé teszi az ellenkező nemű egyedek találkozását, és csökkenti a beltenyésztés mértékét. [46] . Elméletük nem képes megmagyarázni a másodlagos ivararány értékeinek megfigyelt eltéréseit sok fajnál 1:1-től, valamint annak különböző tényezőktől függő változásait.
A nemi arány szabályozásának gondolatához Maynard Smith (1981) állt a legközelebb, aki szerint "előnyös lehet, ha a szülők egy adott területen ritkább ivarú utódokat szülnek" [47] .
Az ivararány szabályozásának organikus mechanizmusai
A keresztbeporzású növényekben a visszacsatolási kapcsolat a nőivarú virágra eső pollen mennyisége, míg az állatoknál az ivaros aktivitás intenzitása, amely az X- és Y-sperma egyenlőtlen öregedésén és az eltérő affinitáson keresztül nyilvánul meg. friss és régi tojást nekik. Ugyanakkor a kis mennyiségű pollen, a hímek intenzív szexuális aktivitása, a friss spermiumok és az öreg peték azok a tényezők, amelyek a hímek születési arányának növekedéséhez vezetnek.
A nemek arányának szabályozásának népesedési mechanizmusai
A populációs mechanizmus megvalósításához szükséges, hogy egy adott nemű leszármazott megszületésének valószínűsége eltérő legyen a különböző egyedeknél, és azt genotípusuk határozza meg. Ebben az esetben az adott egyed szaporodási rangja és utódai neme között fordított kapcsolatnak kell lennie: minél magasabb a szaporodási rang, annál több az ellenkező nem utódja. Ebben az esetben a szabályozás végrehajtható populációs szinten, kisebb-nagyobb részvétellel a szaporodásban olyan egyedek szaporodásában, amelyek utódaikban több hímet vagy nőstényt termelnek.
A negatív visszacsatolás meglétét közvetlen kísérletek mutatták ki legalább három fajon (egy növényfaj és két állatfaj): Melandrium album, Lebistes reticulatus peters, Macrocheles. Számos növény- és állatfaj (4 növény- és 16 állatfaj), valamint az ember is rendelkezik bizonyos mechanizmusokkal a megvalósításához [6] .
Lásd még
Jegyzetek
- ↑ Adatok a CIA World Factbookból [1] Archiválva : 2008. augusztus 12. a Wayback Machine -nél . A térkép 2021-ben készült, az adatok 2020-tól.
- ↑ 1 2 3 4 Stern K. (1965) Az emberi genetika alapjai. M., Orvostudomány.
- ↑ Coale, Ansley J.; Banister, Judit. Öt évtized eltűnt nőstények Kínában (neopr.) // Demográfia. - Springer-Verlag, 1994. - T. 31 , 3. sz . - S. 459-479 . - doi : 10.2307/2061752 . — PMID 7828766 . Az eredetiből archiválva : 2018. március 24.
- ↑ Mungello, D.E. Kína és a Nyugat nagy találkozása, 1500–1800 . — Rowman & Littlefield , 2012. — ISBN 9781442219755 . Archiválva : 2015. április 4. a Wayback Machine -nél
- ↑ Masru, Ram . Ez egy lány: A világ három leghalálosabb szava (2012. január 18.). Az eredetiből archiválva: 2013. december 12.
- ↑ 1 2 3 4 Geodakyan V. A., Geodakyan S. V. (1958) Van-e negatív visszacsatolás a nemi meghatározásban? Journal of General Biology. 46. 2. sz. 201-216.
- ↑ Flanders SE (1946) Az ivar és az ivar által korlátozott polimorfizmus szabályozása a Hymenoptera-ban. – Quart. Fordulat. Biol. 21. 2. sz. 135-143.
- ↑ Northcote Whitridge Thomas (1868-1936) Jelentés a nigériai ibót beszélő népekről, Pt. 1. L. (1913), Rart II. — Demográfia
- ↑ Wu Han. Zhu Yuanzhang életrajza. Moszkva: Nauka, 1980.
- ↑ Ebers G. Warda. Moszkva: Nauka, 1965.
- ↑ Ázsia és Afrika ma, 1970, 5. szám, p. 53-54.
- ↑ Sex ratio Archivált : 2013. október 16., a Wayback Machine -nél [ pontosítás ] // CIA World Fact Book
- ↑ Oroszországban 10 millióval több nő él, mint férfi // Demoscope Weekly : weboldal. - 2005. október 24. - november 6. - 219-220 . Az eredetiből archiválva : 2018. március 21.
- ↑ 1 2 Jevgenyij Andrejev Anatolij Visnyevszkij Jekaterina Kvasa Tatyana Kharkova. Orosz nemi és korpiramis. Tovább gyengül a nemek közötti aránytalanság Oroszországban // Demoscope Weekly : oldal. - 2005. szeptember 26. - október 9. - 215-216 . Archiválva az eredetiből 2018. február 4-én.
- ↑ E.E. Leizerovich. A férfiak és a nők számának arányának különbségei Oroszországban (statisztikai áttekintés) = Megjelent a könyvben: Az orosz tér átalakulása: társadalmi-gazdasági és természeti erőforrás tényezők (többléptékű elemzés). Jelentésgyűjtemény a MARS XXV. üléséről / szerk. S.S. Artobolevszkij, L.M. Sintserov. M.: IG RAN, 2008. p. 173-181 // Demoscope Weekly : oldal. - 2010. március 8 - 21. - 413-414 sz . Archiválva az eredetiből 2018. január 31-én.
- ↑ 1 2 Novoselsky S. A. (1958) A demográfiai és egészségügyi statisztikák kérdései. M., Gosstatizdat, p. 1-197.
- ↑ 1 2 Scheinfield A. (1944) Nők és férfiak. New York, 405. o.
- ↑ Heath CW (1954) Testalkat, temperamentum és nemek aránya. Zümmögés. Biol.. 26 No. 4, p. 337-342.
- ↑ Levin V. L. (1949) A férfiak és nők eltérő szöveti károsodásának kérdéséről. Kísérletek fehér egerekkel. Jelentés AN SZOVJSZ. 66 No. 4. p. 749-751.
- ↑ Levin V. L. (1951) A sztrichnin hatásának néhány jellemzője hím és nőstény rágcsálók izolált szöveteire és egész szervezeteire. Jelentés EGY SZovjetunió. 78. 1. sz. 165-168.
- ↑ Levin V. L. (1951) A férfiak és nők eltérő szöveti károsodásának kérdéséről. Kísérletek fehér patkányokkal. Jelentés AN SZOVJSZ. 78 No. 4. p. 817-819.
- ↑ Lack D. (1957) Az állatok száma és szabályozása a természetben. M., Izd-vo inostr. megvilágított. 400 s.
- ↑ Svetlov P. G., Svetlova M. G. (1950) A károsodások nemi különbségeinek eredete a kétlaki virágos növények ontogenezisében. Jelentés EGY SZovjetunió. 70 No. 5. p. 925-928.
- ↑ Hamilton JB (1948) A hereváladék szerepe, amelyet a kasztrálás emberben gyakorolt hatásai, valamint a kóros állapotok és a férfiassággal összefüggő rövid élettartam vizsgálatai mutatnak. Recent Progress in Hormon Research, v. 3, NY, Acad. Nyomd. 257-322.
- ↑ Bar-Anon R., Robertson A. (1975) Változás az ivararányban tejelő szarvasmarhák utódcsoportjai között. Elmélet. Appl. Közönséges petymeg. 46 p. 63-65.
- ↑ Trivers RL, Willard DE (1973) A szülői képesség természetes szelekciója az utódok ivararányának változtatására. Tudomány. 179. 4068. sz. 90-92.
- ↑ Correns S. (1922) Geschlechtsbestimmung und Zahlenverhaltnis der Geschlechter beim Sauerampfer (Rumex acetosa). Biol. Zbbl." 42 , 465-480.
- ↑ Rychlewski J., Kazlmierez Z. (1975) Ivararány a Rumex acetosa L. magjaiban ritka vagy bőséges beporzás eredményeként. Acta Biol. Cracov" Scr. Bot., 18 , 101-114.
- ↑ Correns C. (1928) Bestimmung, Vererbung und Verteilung des Geschlechter bei den hoheren Pflanzen. Handb. Vererbungswiss., 2 , 1-138.
- ↑ Mulcahy DL (1967) Optimális ivararány Silene alba. „Öröklődés” 22. 3., 41. sz.
- ↑ Riede W. (1925) Beitrage zum Geschlechts- und Anpassungs-problem. Flóra 18/19
- ↑ Kihara H., Hirayoshi J. (1932) Die Geschlechtschromosomen von Humulus japonicus. Sieb. et. Zuce. In: 8th Congr. Jap. Szamár. Adv. Sc., p. 363-367 (cit.: Plant Breeding Abstr., 1934, 5 , 3. sz., 248. o., 768. hivatkozás).
- ↑ James WH (1976) A megtermékenyítés időzítése és az utódok ivararánya. Felülvizsgálat. Ann. Zümmögés. Biol. 3. 6. sz. 549-556.
- ↑ Geodakyan V. A., Kosobutsky V. I. (1967) A nemek arányának szabályozása visszacsatolási mechanizmussal. DAN Szovjetunió. 173. 4. sz. 938-941.
- ↑ Schwinger E., Ites J., Korte B. (1976) Vizsgálatok az Y-kromatin gyakoriságáról emberi spermában. Zümmögés. Közönséges petymeg. 34. 3. sz. 265-270.
- ↑ Hertwig R. (1912) Ober den derzeitigen Stand des Sexualitatsproblems. Biol. Zentralblatt. V. 32.
- ↑ Kushakevich S. (1910) Az ivarmirigyek fejlődésének története Rana esculenta-ban. SPb.
- ↑ Bolshakov V.N., Kubantsev B.S. (1964) Az emlőspopulációk szexuális szerkezete és dinamikája. M., Nauka, 233 p.
- ↑ Milovanov V.K. (1962) Az állatok szaporodásának és mesterséges megtermékenyítésének biológiája. M., Selkhozgiz, 696 p.
- ↑ Gorvette, Zaraia . Miért valószínűbb, hogy a milliárdosoknak fiai születnek (angolul) , BBC Russian Service (2016. november 9.). Archiválva az eredetiből 2017. augusztus 3-án. Letöltve: 2017. július 14.
- ↑ A nemi alapú nemi szelekció megelőzése: ügynökségközi nyilatkozat Archivált 2014. december 23-án a Wayback Machine -nél // WHO, 2011
- ↑ Fisher RA (1930) A természetes szelekció genetikai elmélete. Univ. Press, Oxford.
- ↑ Howe HF (1977) Az ivararány beállítása a közönséges grakleben. Tudomány. 198 dollár 744-746.
- ↑ Newton J., Marquiss M. (1978) Ivararány a pacsirta fiókái között. Am. Nat., (hivatkozás: Maynard Smith J., 1978).
- ↑ Hamilton WD (1967) Rendkívüli nemi arányok. Tudomány. 156p . 477-488.
- ↑ Kalmus H., Smith AB (1960) A szexuális differenciálódás evolúciós eredete és a nemek aránya. Természet. 186. N 4730. o. 1004-1006.
- ↑ Maynard Smith, J. (1981) Az ivaros szaporodás evolúciója. M., Mir, 271. o.
 Szótárak és enciklopédiák | |
|---|---|
| Bibliográfiai katalógusokban |