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Enregistrement W2636513434 · doi:10.1002/ecy.1940

Fluctuating effects of genetic and plastic changes in body mass on population dynamics in a large herbivore

2017· article· en· W2636513434 sur OpenAlexafffundabout
Gabriel Pigeon, Thomas H. G. Ezard, Marco Festa‐Bianchet, David W. Coltman, Fanie Pelletier

Notice bibliographique

RevueEcology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilUniversité de SherbrookeGovernment of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSight Research UKAlberta Conservation Association
Mots-clésOvis canadensisEcologyPopulationBiologyPopulation growthEvolutionary dynamicsDensity dependenceEvolutionary ecologyPopulation ecologyHerbivoreDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies suggest that evolutionary changes can occur on a contemporary time scale. Hence, evolution can influence ecology and vice-versa. To understand the importance of eco-evolutionary dynamics in population dynamics, we must quantify the relative contribution of ecological and evolutionary changes to population growth and other ecological processes. To date, however, most eco-evolutionary dynamics studies have not partitioned the relative contribution of plastic and evolutionary changes in traits on population, community, and ecosystem processes. Here, we quantify the effects of heritable and non-heritable changes in body mass distribution on survival, recruitment, and population growth in wild bighorn sheep (Ovis canadensis) and compare their importance to the effects of changes in age structure, population density, and weather. We applied a combination of a pedigree-based quantitative genetics model, statistical analyses of demography, and a new statistical decomposition technique, the Geber method, to a long-term data set of bighorn sheep on Ram Mountain (Canada), monitored individually from 1975 to 2012. We show three main results: (1) The relative importance of heritable change in mass, non-heritable change in mass, age structure, density, and climate on population growth rate changed substantially over time. (2) An increase in body mass was accompanied by an increase in population growth through higher survival and recruitment rate. (3) Over the entire study period, changes in the body mass distribution of ewes, mostly through non-heritable changes, affected population growth to a similar extent as changes in age structure or in density. The importance of evolutionary changes was small compared to that of other drivers of changes in population growth but increased with time as evolutionary changes accumulated. Evolutionary changes became increasingly important for population growth as the length of the study period considered increased. Our results highlight the complex ways in which ecological and evolutionary changes can affect population dynamics and illustrate the large potential effect of trait changes on population processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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