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Enregistrement W2971263241 · doi:10.1111/1365-2435.13444

Are trade‐offs really the key drivers of ageing and life span?

2019· article· en· W2971263241 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésAgeingGeneralityBiologyTrade-offEmpirical evidenceIntraspecific competitionFunction (biology)EconomicsEvolutionary biologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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 enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,333

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,187 · 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