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Enregistrement W2116595332 · doi:10.1111/1365-2435.12009

Life history and the ecology of stress: how do glucocorticoid hormones influence life‐history variation in animals?

2012· article· en· W2116595332 sur OpenAlexafffund
Erica J. Crespi, Tony D. Williams, Tim S. Jessop, Brendan Delehanty

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoSimon Fraser University
Organismes subventionnairesDivision of Integrative Organismal SystemsNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyLife history theoryLife historyVariation (astronomy)TraitVertebrateEcologyEvolutionary biologyPhenotypic plasticityReproductionZoologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Glucocorticoids hormones ( GC s) are intuitively important for mediation of age‐dependent vertebrate life‐history transitions through their effects on ontogeny alongside underpinning variation in life‐history traits and trade‐offs in vertebrates. These concepts largely derive from the ability of GC s to alter energy allocation, physiology and behaviour that influences key life‐history traits involving age‐specific life‐history transitions, reproduction and survival. Studies across vertebrates have shown that the neuroendocrine stress axis plays a role in the developmental processes that lead up to age‐specific early life‐history transitions. While environmental sensitivity of the stress axis allows for it to modulate the timing of these transitions within species, little is known as to how variation in stress axis function has been adapted to produce interspecific variation in the timing of life‐history transitions. Our assessment of the literature confirms that of previous reviews that there is only equivocal evidence for correlative or direct functional relationships between GC s and variation in reproduction and survival. We conclude that the relationships between GC s and life‐history traits are complex and general patterns cannot be easily discerned with current research approaches and experimental designs. We identify several future research directions including: (i) integration of proximate and ultimate measures, including longitudinal studies that measure effects of GC s on more than one life‐history trait or in multiple environmental contexts, to test explicit hypotheses about how GC s and life‐history variation are related and (ii) the measurement of additional factors that modulate the effects of GC s on life‐history traits (e.g. GC receptors and binding protein levels) to better infer neurendocrine stress axis actions. Conceptual models of HPA /I axis actions, such as allostatic load and reactive scope, to some extent explicitly predict the role of GC s in a life‐history context, but are descriptive in nature. We propose that GC effects on life‐history transitions, survival probabilities and fecundity can be modelled in existing quantitative demographic frameworks to improve our understanding of how GC variation influences life‐history evolution and GC ‐mediated effects on population dynamics

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,167 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations416
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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