Comparing individual and population measures of senescence across 10 years in a wild insect population
Notice bibliographique
Résumé
Declines in survival and performance with advancing age (senescence) have been widely documented in natural populations, but whether patterns of senescence across traits reflect a common underlying process of biological ageing remains unclear. Senescence is typically characterized via assessments of the rate of change in mortality with age (actuarial senescence) or the rate of change in phenotypic performance with age (phenotypic senescence). Although both phenomena are considered indicative of underlying declines in somatic integrity, whether actuarial and phenotypic senescence rates are actually correlated has yet to be established. Here we present evidence of both actuarial and phenotypic senescence from a decade-long longitudinal field study of wild insects. By tagging every individual and using continuous video monitoring with a network of up to 140 video cameras, we were able to record survival and behavioral data on an entire adult population of field crickets. This reveals that both actuarial and phenotypic senescence vary substantially across 10 annual generations. This variation allows us to identify a strong correlation between actuarial and phenotypic measures of senescence. Our study demonstrates age-related phenotypic declines reflected in population level mortality rates and reveals that observations of senescence in a single year may not be representative of a general pattern.
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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 ».