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Enregistrement W1964467538 · doi:10.1086/605962

Maternal Effects Increase Within‐Family Variation in Offspring Survival

2009· article· en· W1964467538 sur OpenAlexfundno aff
Wendy L. Reed, Mark E. Clark, Carol M. Vleck

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDelta WaterfowlNational Science Foundation
Mots-clésBiologyOffspringHatchingMaternal effectPopulationJuvenileZoologyNatural selectionAvian clutch sizeSelection (genetic algorithm)Population sizeEcologyReproductionDemographyPregnancyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maternal effects are environmental components of phenotypes that complicate relationships between natural selection and evolution because they often affect phenotypes and fitness simultaneously. We studied the effects of egg size variation on juvenile survival in a population of American coots (Fulica americana). We experimentally evaluated egg size variation at three levels: across the population, within natal nests, and within foster nests. Natal nests accounted for the most variation in population egg size. Within clutches, early-laid eggs were larger than later-laid eggs, with the exception of first-laid eggs, which were small. In the fostering experiment, posthatching survival was most strongly related to egg size relative to natal siblings and natal hatching order and less so to egg size within foster nests. These effects on survival were found even though young from natal nests were neither raised together nor raised by genetic parents. These results indicate that females allocate resources unequally among offspring such that offspring from larger, early-laid eggs have higher survival than offspring from smaller, later-laid eggs, regardless of their size relative to foster siblings or to mean population egg size. These results suggest that egg size variation can be maintained through selection on maternal investment strategies and not on egg size per se.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations32
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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