Are trade‐offs really the key drivers of ageing and life span?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current thinking in life‐history theory and the biology of ageing suggests that ageing rates, and consequently life spans, evolve largely as a function of trade‐offs with reproduction. While various evolutionary constraints are generally acknowledged to exist, their potential role in determining ageing rates is rarely considered. This review integrates three types of information to assess the relative importance of constraints and trade‐offs in shaping ageing rates: (a) empirical work on the presence of intraspecific trade‐offs; (b) theoretical work on factors limiting the force of trade‐offs; and (c) consideration of the biological mechanisms of ageing, as currently understood. At the empirical level, evidence for intraspecific trade‐offs is mixed, including some surprising failures to observe a trade‐off in model organisms. At the theoretical level, the presence of multiple currencies and nonlinearity can weaken the strength and/or generality of trade‐offs. Additionally, trade‐offs among lower‐level functions, such as between sources of mortality, can create constraints at higher organizational levels, for example such that reductions in reproduction are unable to produce decreases in ageing rate. In terms of ageing mechanisms, some mechanisms, such as the regulation of IGF‐1 and related pathways, seem to agree quite well with trade‐offs as a driving force; however, other mechanisms, such as dysregulation of the vertebrate stress response and stem cell exhaustion, seem more likely to impose constraints than to mediate trade‐offs. Taken together, these findings suggest that trade‐offs alone are insufficient to understand how ageing rates evolve; instead, both trade‐offs and constraints likely play important roles in shaping evolutionary patterns, with their relative importance varying across taxa. Accordingly, it is time to revisit the broad assumption that survival–reproduction trade‐offs are the key force structuring much of life‐history variation and the evolution of ageing rates. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».