Survival of the Fastest: The Multivariate Optimization of Performance Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Trade-offs are widespread in biological systems. Any investment in one trait must necessarily limit the investment in other traits. Still, many studies of physiological performance produce positive correlations between traits that are expected to trade-off with one another. Here we investigate why predicted trade-offs may often go unmeasured in studies of human athletes. METHODS: Triathletes compete in consecutive swimming, cycling, and running events as a single competition, events whose physical demands may be especially prone to generating performance trade-offs. Performance variation in these three events interacts to explain overall variation in athletic performance. RESULTS: We show that individual variation in athletic performance can mask trade-offs among disciplines, giving the impression that high-performance triathletes are athletic generalists. Covariance in race performance across the three disciplines was positive in the most elite athletes but became increasingly negative as race times increased. CONCLUSIONS: These performance trade-offs among the disciplines preclude the realization of a generalist athlete except in the most elite triathletes, a result similar to the "big houses, big cars" phenomenon in life history evolution. This distinction between trait combinations that are favored for optimal performance versus constrained by trade-offs was only apparent when accounting for individual level variation in athletic performance. Our results provide further evidence that meaningful trade-offs may be missed if individual variation in quality is disregarded.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».