Measuring senescence in wild animal populations: towards a longitudinal approach
Notice bibliographique
Résumé
1 A major current challenge in ageing research is to understand why senescence rates vary between individuals, populations and species in wild populations. 2 Recent studies clearly illustrate that senescent declines in key demographic and life-history traits can be observed in many wild animal systems. 3 Here, we summarize the key challenges facing researchers working to understand senescence in the wild. We concentrate on: (i) limited data availability, (ii) the substantial individual heterogeneity typical of wild populations, (iii) incomplete capture histories, and (iv) trade-offs across the life span. 4 We discuss analytical methods to overcome these challenges. We advocate the use of Capture–Mark–Recapture models to remove likely bias associated with re-sampling rates of less than one. We also illustrate that ageing trajectories may vary between different traits in wild populations. Wherever possible, researchers should examine ageing patterns in multiple traits. 5 Numerous models are available to describe the rate and shape of senescence in free-living populations, but there is currently little consensus regarding which is most appropriate in analyses of wild organisms. 6 We argue that only longitudinal studies of marked or recognizable individuals provide reliable sources of information in the study of senescence. Senescence is a within-individual process and only longitudinal studies allow researchers to separate within-individual ageing patterns from between-individual heterogeneity. 7 We examine two analytical approaches to measure ageing using longitudinal data from wild populations: a jack-knifing approach, well-suited to modelling survival probability, and a mixed-effects model approach. Both methods control for sources of between-individual heterogeneity to allow more accurate measurement of within-individual ageing patterns.
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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 | 0,022 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».