Environmental Quality Predicts Optimal Egg Size in the Wild
Notice bibliographique
Résumé
Parents can maximize their reproductive success by balancing the trade-off between investment per offspring and fecundity. According to theory, environmental quality influences the relationship between investment per offspring and offspring fitness, such that well-provisioned offspring fare better when environmental quality is lower. A major prediction of classic theory, then, is that optimal investment per offspring will increase as environmental quality decreases. To test this prediction, we release over 30,000 juvenile Atlantic salmon (Salmo salar) into eight wild stream environments, and we monitor subsequent growth and survival of juveniles. We estimate the shape of the relationship between investment per offspring (egg size) and offspring fitness in each stream. We find that optimal egg size is greater when the quality of the stream environment is lower (as estimated by a composite index of habitat quality). Across streams, the mean size of stream gravel and the mean amount of incident sunlight are the most important individual predictors of optimal egg size. Within streams, juveniles recaptured in stream subsections that featured larger gravels and greater levels of sunlight also grew relatively quickly, an association that complements our cross-stream analyses. This study provides the first empirical verification that environmental quality alters the relationship between investment per offspring and offspring fitness, such that optimal investment per offspring increases as environmental quality decreases.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».