Integrating Ecological and Evolutionary Context in the Study of Maternal Stress
Notice bibliographique
Résumé
Maternal stress can prenatally influence offspring phenotypes and there are an increasing number of ecological studies that are bringing to bear biomedical findings to natural systems. This is resulting in a shift from the perspective that maternal stress is unanimously costly, to one in which maternal stress may be beneficial to offspring. However, this adaptive perspective is in its infancy with much progress to still be made in understanding the role of maternal stress in natural systems. Our aim is to emphasize the importance of the ecological and evolutionary context within which adaptive hypotheses of maternal stress can be evaluated. We present five primary research areas where we think future research can make substantial progress: (1) understanding maternal and offspring control mechanisms that modulate exposure between maternal stress and subsequent offspring phenotype response; (2) understanding the dynamic nature of the interaction between mothers and their environment; (3) integrating offspring phenotypic responses and measuring both maternal and offspring fitness outcomes under real-life (either free-living or semi-natural) conditions; (4) empirically testing these fitness outcomes across relevant spatial and temporal environmental contexts (both pre- and post-natal environments); (5) examining the role of maternal stress effects in human-altered environments-i.e., do they limit or enhance fitness. To make progress, it is critical to understand the role of maternal stress in an ecological context and to do that, we must integrate across physiology, behavior, genetics, and evolution.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».