Macroevolutionary evidence suggests trait‐dependent coevolution between behavior and life‐history
Notice bibliographique
Résumé
Species with fast life-histories typically prioritize current over future reproductive events, compared to species with slow life-histories. These species therefore require greater energetic input into reproduction, and also likely have less time to realize their reproductive potential. Hence, behaviors that increase access to both resources and mating opportunities, at a cost of increased mortality risk, could coevolve with the pace of life-history. However, whether this prediction holds across species, remains untested under standardized conditions. Here, we test how risky behaviors, which facilitate access to resources and mating opportunities (i.e., activity, boldness, and aggression), along with metabolic rate, coevolve with the pace of life-history across 20 species of killifish that present remarkable divergences in the pace of life-history. We found a positive association between the pace of life-history and aggression, but interestingly not with other behavioral traits or metabolic rate. Aggression is linked to interference competition, and in killifishes is often employed to secure mates, while activity and boldness are more relevant for exploiting energetic resources. Our results suggest that the trade-off between current and future reproduction plays a more prominent role in shaping mating behavior, while behaviors related to energy acquisition may be influenced by ecological factors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».