A standardized approach to estimate life history tradeoffs in evolutionary ecology
Notice bibliographique
Résumé
As tradeoffs limit the maximum Darwinian fitness individuals can reach, measuring reliably the strength of tradeoffs using appropriate metrics is of prime importance to understand the evolution of traits under constraints. Tradeoffs involving phenotypic traits and fitness components, however, are difficult to quantify in free‐ranging populations because of confounding effects due to environmental variation and individual heterogeneity. Furthermore, although some methods have been used previously to quantify tradeoffs, these methods cannot be applied with respect to binary traits, which are common to describe life histories (e.g. probability of reproduction, nesting success, offspring survival). Here, we demonstrate how to measure reliably the strength of tradeoffs involving binary traits using (auto)correlation estimates obtained from generalized linear (mixed) models. We first propose a standardized approach that accounts for the variation in the nature of the tradeoffs being compared (e.g. continuous/binary traits, repeated/non‐repeated measures), and then apply this method to longitudinal data from two contrasting species of large herbivores. Empirical estimates of tradeoffs varied among traits, and between‐species comparisons suggested that reproductive tradeoffs between successive breeding attempts might only occur in capital breeders. The empirical results we obtained clearly demonstrate that the method we provide allows measuring reliably the strength of tradeoffs under most circumstances, including tradeoffs on binary traits. Our original approach therefore offers an important first step for comparing the strength and, hence, the relative importance of different tradeoffs, and opens the door to a better understanding of the evolution of life history traits in free‐ranging populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».