Measuring senescence in wild animal populations: towards a longitudinal approach
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle