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Enregistrement W2320247610 · doi:10.1139/z2012-080

The cost of trying: weak interspecific correlations among life-history components in male ungulates

2012· article· en· W2320247610 sur OpenAlexaffvenue
Marco Festa‐Bianchet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyInterspecific competitionReproductive successReproductionPolygynyLife history theoryEcologyContext (archaeology)DemographyLife expectancyLongevityLife historyZoologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Life-history trade-offs are well known in female mammals, but have seldom been quantified for males in polygynous species. I compared age-specific mass, weapon size, survival, and reproductive success of males in eight species of ungulates, and found weak interspecific correlations among life-history traits. Young males tended to have higher reproductive success in rapidly-growing than in slow-growing species, and in species where horns or antlers reached near-asymptotic size over the first few years of life. There was no clear interspecific trade-off between early reproduction and early survival. Reproductive senescence was evident in most species. Generation length, calculated as the mean age of fathers, was negatively correlated with the reproductive success of young males and positively with life expectancy of 3-year-olds, but not with early mortality. The main determinant of male reproductive success in polygynous ungulates is the ability to prevail against competing males. Consequently, the number and age structure of competitors should strongly affect an individual’s ability to reproduce, making classic trade-offs among life-history traits very context-dependent. Most fitness costs of reproduction in male ungulates likely arise from energy expenditure and injuries sustained while attempting to mate. Individual costs may be weakly correlated with fitness returns.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeObservationnel
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

Citations57
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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