Error management theory and the adaptive significance of transgenerational maternal‐stress effects on offspring phenotype
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that circulating maternal stress hormones (glucocorticoids, GCs) can alter offspring phenotype. There is also a growing body of empirical work, within ecology and evolution, indicating that maternal GCs link the environment experienced by the mother during gestation with changes in offspring phenotype. These changes are considered to be adaptive if the maternal environment matches the offspring's environment and maladaptive if it does not. While these ideas are conceptually sound, we lack a testable framework that can be used to investigate the fitness costs and benefits of altered offspring phenotypes across relevant future environments. We present error management theory as the foundation for a framework that can be used to assess the adaptive potential of maternal stress hormones on offspring phenotype across relevant postnatal scenarios. To encourage rigorous testing of our framework, we provide field-testable hypotheses regarding the potential adaptive role of maternal stress across a diverse array of taxa and life histories, as well as suggestions regarding how our framework might provide insight into past, present, and future research. This perspective provides an informed lens through which to design and interpret experiments on the effects of maternal stress, provides a framework for predicting and testing variation in maternal stress across and within taxa, and also highlights how rapid environmental change that induces maternal stress may lead to evolutionary traps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».