Separating Intrinsic and Environmental Contributions to Growth and Their Population Consequences
Notice bibliographique
Résumé
Among-individual heterogeneity in growth is a commonly observed phenomenon that has clear consequences for population and community dynamics yet has proved difficult to quantify in practice. In particular, observed among-individual variation in growth can be difficult to link to any given mechanism. Here, we develop a Bayesian state-space framework for modeling growth that bridges the complexity of bioenergetic models and the statistical simplicity of phenomenological growth models. The model allows for intrinsic individual variation in traits, a shared environment, process stochasticity, and measurement error. We apply the model to two populations of steelhead trout (Oncorhynchus mykiss) grown under common but temporally varying food conditions. Models allowing for individual variation match available data better than models that assume a single shared trait for all individuals. Estimated individual variation translated into a roughly twofold range in realized growth rates within populations. Comparisons between populations showed strong differences in trait means, trait variability, and responses to a shared environment. Together, individual- and population-level variation have substantial implications for variation in size and growth rates among and within populations. State-dependent life-history models predict that this variation can lead to differences in individual life-history expression, lifetime reproductive output, and population life-history diversity.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».