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Enregistrement W2965675005 · doi:10.1111/jeb.13516

Early life of fathers affects offspring fitness in a wild rodent

2019· article· en· W2965675005 sur OpenAlexaff
Joannes Van Cann, Esa Koskela, Tapio Mappes, Anne‐Mari Mikkonen, Mikael Mökkönen, Phillip C. Watts

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesAcademy of Finland
Mots-clésOffspringBiologyBank voleAdaptation (eye)Paternal careRodentGenetic FitnessMaternal effectAffect (linguistics)WeaningReproductive successZoologyEcologyPopulationDemographyGeneticsPregnancyBiological evolutionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intergenerational fitness effects on offspring due to the early life of the parent are well studied from the standpoint of the maternal environment, but intergenerational effects owing to the paternal early life environment are often overlooked. Nonetheless, recent laboratory studies in mammals and ecologically relevant studies in invertebrates predict that paternal effects can have a major impact on the offspring's phenotype. These nongenetic, environment-dependent paternal effects provide a mechanism for fathers to transmit environmental information to their offspring and could allow rapid adaptation. We used the bank vole Myodes glareolus, a wild rodent species with no paternal care, to test the hypothesis that a high population density environment in the early life of fathers can affect traits associated with offspring fitness. We show that the protein content in the diet and/or social environment experienced during the father's early life (prenatal and weaning) influence the phenotype and survival of his offspring and may indicate adaptation to density-dependent costs. Furthermore, we show that experiencing multiple environmental factors during the paternal early life can lead to a different outcome on the offspring phenotype than stimulated by experience of a single environmental factor, highlighting the need to study developmental experiences in tandem rather than independent of each other.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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