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Enregistrement W2907055972 · doi:10.1111/evo.13674

Comparing individual and population measures of senescence across 10 years in a wild insect population

2018· article· en· W2907055972 sur OpenAlexaff
Rolando Rodríguez‐Muñoz, Jelle J. Boonekamp, Xing P. Liu, Ian Skicko, Sophie Haugland Pedersen, David N. Fisher, Paul Hopwood, Tom Tregenza

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHorizon 2020Natural Environment Research CouncilSight Research UKLeverhulme Trust
Mots-clésSenescenceBiologyPopulationPhenotypeAgeingDemographyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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