Experimental assessment of the probabilistic maturation reaction norm: condition matters
Notice bibliographique
Résumé
The probabilistic maturation reaction norm (PMRN) describes an individual's probability of maturing at a given age as a function of size and other relevant phenotypic traits. Population-level shifts in the PMRN are often interpreted to indicate genetic as opposed to phenotypic changes in maturation in fish. Inferences derived from trends in the PMRN have been challenged, warranting an experimental assessment of the method. This was accomplished in a laboratory experiment using zebrafish (Danio rerio). Fish were reared under different food levels to induce variation in growth and maturation. Plasticity in maturation was not entirely captured by the demographic age- and length-based PMRN. Adding condition to the PMRN captured a greater amount of environmental variation in maturation probability. Nevertheless, significant differences in the PMRNs among the food levels remained after accounting for the influences of age, size and condition on maturation probability indicating plasticity of the PMRN. This was particularly pronounced between fish held on low food levels as compared with fish experiencing abundant resources, with the latter experiencing higher size-specific maturation probabilities. Our analysis emphasizes the need for incorporating salient physiological traits influencing maturation, such as condition, to make accurate inferences about documented shifts observed in the position of PMRNs on maturation trends in wild fish stocks.
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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 | 0,008 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».