Individual variation in reproductive costs of reproduction: high‐quality females always do better
Notice bibliographique
Résumé
1. Although life-history theory predicts substantial costs of reproduction, individuals often show positive correlations among life-history traits, rather than trade-offs. The apparent absence of reproductive costs may result from heterogeneity in individual quality. 2. Using detailed longitudinal data from three contrasted ungulate populations (mountain goats, Oreamnos americanus; bighorn sheep, Ovis canadensis; and roe deer, Capreolus capreolus), we assessed how individual quality affects the probability of detecting a cost of current reproduction on future reproduction for females. We used a composite measure of individual quality based on variations in longevity (all species), success in the last breeding opportunity before death (goats and sheep), adult mass (all species), and social rank (goats only). 3. In all species, high-quality females consistently had a higher probability of reproduction, irrespective of previous reproductive status. In mountain goats, we detected a cost of reproduction only after accounting for differences in individual quality. Only low-quality female goats were less likely to reproduce following years of breeding than of nonbreeding. Offspring survival was lower in bighorn ewes following years of successful breeding than after years when no lamb was produced, but only for low-quality females, suggesting that a cost of reproduction only occurred for low-quality females. 4. Because costs of reproduction differ among females, studies of life-history evolution must account for heterogeneity in individual quality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».