Author response: A fitness trade-off between seasons causes multigenerational cycles in phenotype and population size
Notice bibliographique
Résumé
Many wild populations go through long cycles in abundance that span several generations. The traditional explanation for such “multigenerational” cycles is that they are driven by predator/prey relationships, the classic example being oscillations between the numbers of lynx and snowshoe hares. Population cycles could also be driven by seasonal changes. For example, traits that help animals to produce large numbers of offspring during the breeding season may reduce the ability of the animal to survive the non-breeding season. Body size is one such trait. Large individuals tend to produce more offspring, but their larger body size means that they find it harder to survive when food is scarce. As a consequence, large individuals should have an advantage and be more common when the population size is low and there are enough resources for all individuals. However, small individuals should be more abundant when population size is high. This trade-off caused by seasonality could set the population in motion towards predictable, multigenerational cycles. To test this idea, Betini et al. established populations of fruit flies that went through ‘breeding’ and ‘non-breeding’ seasons. This was achieved by periodically altering the flies’ food to prevent the females from laying eggs (in the lab, fruit flies do not normally have non-breeding seasons). Over 58 generations, the number of flies in each population cycled between peaks of high and low numbers. When the population contained relatively few flies, there was strong selection for large flies because they have high reproductive success. Hence, the population grew. When the population was large, meaning that the flies had to compete for a limited amount of food, there was strong selection for small flies because they are better able to survive on limited resources. However, small flies also produce fewer offspring on average, resulting in a decrease in population size. When the flies all had sufficient food during the non-breeding season, these regular cycles completely disappeared. A major challenge will be to understand how common this phenomenon is in the wild. Virtually all organisms live in seasonal environments but whether they face strong trade-offs in the expression of traits is not well understood. This is primarily because of the difficulty in following individuals throughout the year.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,345 | 0,127 |
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 ».