Ecological conditions drive pace-of-life syndromes by shaping relationships between life history, physiology and behaviour in two populations of Eastern mosquitofish
Notice bibliographique
Résumé
The pace-of-life syndrome (POLS) hypothesis predicts variation in behaviour and physiology among individuals to be associated with variation in life history. Thus, individuals on the "fast" end of POLS continuum grow faster, exhibit higher metabolism, are more risk prone, but die earlier than ones on the "slow" end. Empirical support is nevertheless mixed and modelling studies suggested POLS to vary along selection gradients. Therefore, including ecological variation when testing POLS is vastly needed to determine whether POLS is a fixed construct or the result of specific selection processes. Here, we tested POLS predictions between and within two fish populations originating from different ecological conditions. We observed opposing life histories between populations, characterized by differential investments into growth, fecundity, and functional morphology under identical laboratory conditions. A slower life history was, on average, associated with boldness (latency to emergence from a refuge), high activity (short freezing time and long distance travelled), and increased standard metabolism. Correlation structures among POLS traits were not consistent between populations, with the expression of POLS observed in the slow-growing but not in the fast-growing population. Our results suggest that POLS traits can evolve independently from one another and that their coevolution depends upon specific ecological processes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».