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Enregistrement W2953258592 · doi:10.1111/ele.13230

Indirect effects on fitness between individuals that have never met via an extended phenotype

2019· letter· en· W2953258592 sur OpenAlexafffund
David N. Fisher, Jessica A. Haines, Stan Boutin, Ben Dantzer, Jeffrey E. Lane, David W. Coltman, Andrew G. McAdam

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensMacEwan UniversityMcMaster UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésHoarding (animal behavior)TerritorialityBiologyEcologyPopulationBreedDemographyKin selectionForaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interactions between organisms are ubiquitous and have important consequences for phenotypes and fitness. Individuals can even influence those they never meet, if they have extended phenotypes that alter the environments others experience. North American red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus) guard food hoards, an extended phenotype that typically outlives the individual and is usually subsequently acquired by non-relatives. Hoarding by previous owners can, therefore, influence subsequent owners. We found that red squirrels breed earlier and had higher lifetime fitness if the previous hoard owner was a male. This was driven by hoarding behaviour, as males and mid-aged squirrels had the largest hoards, and these effects persisted across owners, such that if the previous owner was male or died in mid-age, subsequent occupants had larger hoards. Individuals can, therefore, influence each other's resource-dependent traits and fitness without ever meeting, such that the past can influence contemporary population dynamics through extended phenotypes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,006

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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