Reality as the leading cause of stress: rethinking the impact of chronic stress in nature
Notice bibliographique
Résumé
Summary Chronic activation of the stress axis caused by long‐term uncontrollable and unpredictable factors in the environment has been regarded as causing maladaptive and/or pathological effects, both by those studying animals in the laboratory and in nature. While pathology may apply to the former, I argue that it does not apply to the latter. Our thinking on the role of chronic stress in animals in nature has been heavily influenced by biomedical research, but much less so by the ecological and evolutionary context within which animals actually function. I argue that when such stressors occur (e.g. periods of high predation risk, food limitation, prolonged severe weather, social conflict, etc.), although the animal may be chronically stressed, its responses are adaptive and continue to promote fitness. Chronic stressors in nature can be subdivided into whether they are reactive (direct physiological challenges threatening homeostasis and not requiring cognitive processing – for example, food limitation) or anticipatory (perceived to be threatening and requiring cognitive processing – for example, high predation risk). For anticipatory stressors, their impact on the animal should not be based on their absolute duration (they may be acute), but rather by the duration of their physiological consequences. The anticipatory stressor of persistent high predation risk does not elicit chronic stress in all prey classes. Cyclic snowshoe hare and arctic ground squirrels exhibit evidence of chronic stress when predator numbers are high, but cyclic vole and noncyclic elk populations do not. I suggest that chronic stress has evolved to benefit the fitness of the former and not the later, with the key factors being lifespan and life history. I propose that chronic stress evolves in a species only if it is adaptive.
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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».