Testing evolutionary models of senescence in a natural population: age and inbreeding effects on fitness components in song sparrows
Notice bibliographique
Résumé
Mutation accumulation (MA) and antagonistic pleiotropy (AP) have each been hypothesized to explain the evolution of 'senescence' or deteriorating fitness in old age. These hypotheses make contrasting predictions concerning age dependence in inbreeding depression in traits that show senescence. Inbreeding depression is predicted to increase with age under MA but not under AP, suggesting one empirical means by which the two can be distinguished. We use pedigree and life-history data from free-living song sparrows (Melospiza melodia) to test for additive and interactive effects of age and individual inbreeding coefficient (f) on fitness components, and thereby assess the evidence for MA. Annual reproductive success (ARS) and survival (and therefore reproductive value) declined in old age in both sexes, indicating senescence in this short-lived bird. ARS declined with f in both sexes and survival declined with f in males, indicating inbreeding depression in fitness. We observed a significant agexf interaction for male ARS (reflecting increased inbreeding depression as males aged), but not for female ARS or survival in either sex. These analyses therefore provide mixed support for MA. We discuss the strengths and limitations of such analyses and therefore the value of natural pedigreed populations in testing evolutionary models of senescence.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».