A theoretical model of the evolution of actuarial senescence under environmental stress
Notice bibliographique
Résumé
Free-living organisms are exposed to a wide range of stressors, all of which can disrupt components of stress-related and detoxification physiology. The subsequent accumulation of somatic damage is widely believed to play a major role in the evolution of senescence. Organisms have evolved sophisticated physiological regulatory mechanisms to maintain homeostasis in response to environmental perturbations, but these systems are likely to be constrained in their ability to optimise robustness to multiple stressors due to functional correlations among related traits. While evolutionary change can accelerate due to human ecological impacts, it remains to be understood how exposure to multiple environmental stressors could affect senescence rates and subsequently population dynamics and fitness. We used a theoretical evolutionary framework to quantify the potential consequences for the evolution of actuarial senescence in response to exposure to simultaneous physiological stressors--one versus multiple and additive versus synergistic--in a hypothetical population of avian "urban adapters". In a model in which multiple stressors have additive effects on physiology, species may retain greater capacity to recover, or respond adaptively, to environmental challenges. However, in the presence of high synergy, physiological dysregulation suddenly occurs, leading to a rapid increase in age-dependent mortality and subsequent population collapse. Our results suggest that, if the synergistic model is correct, population crashes in environmentally-stressed species could happen quickly and with little warning, as physiological thresholds of stress resistance are overcome.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».