Offspring mass variation in tree swallows: A case of bet‐hedging?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The evolution of reproductive strategies is affected by the ability of organisms to deal with future environmental conditions. When environments are temporally unpredictable, however, it is difficult to anticipate optimal offspring phenotype. Diversification of offspring phenotypes, a strategy called diversified bet‐hedging, may allow parents to maximize their fitness by reducing between‐year variation in reproductive success. The link between diversification of offspring phenotypes and individual reproductive success, however, has rarely been documented empirically. We used an eight‐year dataset (1215 broods, 870 females) on individually marked tree swallows ( Tachycineta bicolor ) to assess whether intra‐brood mass variation was compatible with a diversified bet‐hedging strategy. Intra‐brood mass variation was weakly, but significantly repeatable within females, suggesting consistent individual differences. Greater intra‐brood mass variation, however, was not associated with reduced between‐year variation in reproductive success or increased female reproductive success. Moreover, contrary to diversified bet‐hedging expectations, fledging success of large broods was greater when hatchlings had similar rather than variable masses. Our results suggest that intra‐brood mass variation may not result from diversified bet‐hedging, but rather from complex interactions between environmental, brood, and maternal characteristics.
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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) | 0,011 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».