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Enregistrement W2605984648 · doi:10.1098/rspb.2017.0222

Long-term fitness consequences of early environment in a long-lived ungulate

2017· article· en· W2605984648 sur OpenAlexafffund
Gabriel Pigeon, Marco Festa‐Bianchet, Fanie Pelletier

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésUngulateBiologyCohortReproductive successOvis canadensisPopulationDemographyReproductionEcologyBiological dispersalMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cohort effects can be a major source of heterogeneity and play an important role in population dynamics. Silver-spoon effects, when environmental quality at birth improves future performance regardless of the adult environment, can induce strong lagged responses on population growth. Alternatively, the external predictive adaptive response (PAR) hypothesis predicts that organisms will adjust their developmental trajectory and physiology during early life in anticipation of expected adult conditions but has rarely been assessed in wild species. We used over 40 years of detailed individual monitoring of bighorn ewes ( Ovis canadensis ) to quantify long-term cohort effects on survival and reproduction. We then tested both the silver-spoon and the PAR hypotheses. Cohort effects involved a strong interaction between birth and current environments: reproduction and survival were lowest for ewes that were born and lived at high population densities. This interaction, however, does not support the PAR hypothesis because individuals with matching high-density birth and adult environments had reduced fitness. Instead, individuals born at high density had overall lower lifetime fitness suggesting a silver-spoon effect. Early-life conditions can induce long-term changes in fitness components, and their effects on cohort fitness vary according to adult environment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations59
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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