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Enregistrement W1998701857 · doi:10.1111/j.1469-185x.2010.00136.x

The evolution of growth trajectories: what limits growth rate?

2010· review· en· W1998701857 sur OpenAlexaff
Caitlin Dmitriew

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrowth rateEconomicsMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to life-history theory, growth rates are subject to strong directional selection due to reproductive and survival advantages associated with large adult body size. Yet, growth is commonly observed to occur at rates lower than the maximum that is physiologically possible and intrinsic growth rates often vary among populations. This implies that slower growth is favoured under certain conditions. Realized growth rate is thus the result of a compromise between the costs and advantages of growing rapidly, and the optimal rate of growth is not equivalent to the fundamental maximum rate. The ecological and evolutionary factors influencing growth rate are reviewed, with particular emphasis on how growth might be constrained by direct fitness costs. Costs of accelerating growth might contribute to the variance in fitness that is not attributable to age or size at maturity, as well as to the variation in life-history strategies observed within and among species. Two main approaches have been taken to study the fitness trade-offs relating to growth rate. First, environmental manipulations can be used to produce treatment groups with different rates of growth. Second, common garden experiments can be used to compare fitness correlates among populations with different intrinsic growth rates. Data from these studies reveal a number of potential costs for growth over both the short and long term. In order to acquire the energy needed for faster growth, animals must increase food intake. Accordingly, in many taxa, the major constraint on growth rate appears to arise from the trade-off between predation risk and foraging effort. However, growth rates are also frequently observed to be submaximal in the absence of predation, suggesting that growth trajectories also impact fitness via other channels, such as the reallocation of finite resources between growth and other traits and functions. Despite the prevalence of submaximal growth, even when predators are absent, there is surprisingly little evidence to date demonstrating predator-independent costs of growth acceleration. Evidence that does exist indicates that such costs may be most apparent under stressful conditions. Future studies should examine more closely the link between patterns of resource allocation to traits in the adult organism and lifetime fitness. Changes in body composition at maturation, for example, may determine the outcome of trade-offs between reproduction and survival or between early and late reproduction. A number of design issues for studies investigating costs of growth that are imposed over the long term are discussed, along with suggestions for alternative approaches. Despite these issues, identifying costs of growth acceleration may fill a gap in our understanding of life-history evolution: the relationships between growth rate, the environment, and fitness may contribute substantially to the diversification of life histories in nature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations598
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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