Repeatability in lactation performance and the consequences for maternal reproductive success in gray seals
Notice bibliographique
Résumé
In mammals, the most significant maternal effect on offspring growth during lactation is the ability of females to efficiently transfer milk energy to their neonates. However, despite the importance of the transfer of milk energy to both maternal and offspring fitness, nothing is known about the extent to which variation among females may be attributed to differences in individual quality or environmental variation in natural populations. We measured repeatability over multiple lactation periods in components of lactation performance in free-ranging, multiparous gray seal (Halichoerus grypus) females to examine to what extent variation among females in pup weaning mass may be attributed to inherent differences in their physiological capacity to deliver milk energy. Levels of repeatability were high for milk composition (r = 0.38-0.50), daily milk output (r = 0.46), and the duration of lactation (r = 0.57), demonstrating that there are consistent differences among females in these characters across lactations and that the overall capacity of gray seal females to deliver milk energy to their pups is characteristic of individuals. The repeatability in pup weaning mass (r = 0.48) was consistent with the values for the components of total milk energy output and suggests that, over a large proportion of their reproductive life, individual gray seal females will consistently wean pups with greater or lesser probabilities of survival. Our results suggest that inherent differences among females in their physiological capacity to deliver milk energy may be an important component of variation in individual quality and, thus, lifetime reproductive success in mammals. High levels of repeatability also suggest that components of milk energy transfer may have a significant heritable genetic basis.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».