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Enregistrement W2093097287 · doi:10.1111/1365-2435.12313

Daily energy expenditure during lactation is strongly selected in a free‐living mammal

2014· article· en· W2093097287 sur OpenAlexafffund
Quinn E. Fletcher, John R. Speakman, Stan Boutin, Jeffrey E. Lane, Andrew G. McAdam, Jamieson C. Gorrell, David W. Coltman, Murray M. Humphries

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of AlbertaMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésBiologyMammalLactationEnergy expenditureEcologyEnergy metabolismMarine mammalEnergeticsZoologyAnimal scienceEndocrinologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Energy expenditure is a trait of central importance in ecological and evolutionary theory. We examined the correlates of, the strength of selection on, and the heritability of, daily energy expenditure ( DEE ; kJ day −1 ) during lactation in free‐ranging North American red squirrels ( T amiasciurus hudsonicus ). Over 7 years, lactating squirrels with greater DEE had higher annual reproductive success ( ARS ; standardized selection gradient: β′ = 0·47; top 12% of published estimates). Surprisingly, positive fecundity selection on lactation DEE for increased ARS did not result because lactation DEE was correlated with typical measures of reproductive performance and/or investment. We found no evidence of costs of elevated lactation DEE acting through female survival, subsequent year lactation DEE or subsequent year reproduction. Lactation DEE was not significantly repeatable, and heritability was not significantly different from zero. Elevated lactation DEE enhances ARS through a link between DEE and an unidentified measure of maternal or environmental quality, but there is limited evolutionary potential for lactation DEE to respond to our documented selection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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