MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3005881615 · doi:10.1098/rsbl.2019.0707

Trade-off between offspring mass and number: the lightest offspring bear the costs

2020· article· en· W3005881615 sur OpenAlexafffund
Joanie Van de Walle, Andreas Zedrosser, Jon E. Swenson, Fanie Pelletier

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésOffspringLitterBiologyTrade-offLife history theoryEcologyZoologyLife historyGeneticsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Life-history theory predicts a trade-off between offspring size and number. However, the role of intra-litter phenotypic variation in shaping this trade-off is often disregarded. We compared the strength of the relationship between litter size and mass from the perspective of the lightest and the heaviest yearling offspring in 110 brown bear litters in Sweden. We showed that the mass of the lightest yearlings decreased with increasing litter size, but that the mass of the heaviest yearling remained stable, regardless of litter size. Consistent with a conservative reproductive strategy, our results suggest that mothers maintained a stable investment in a fraction of the litter, while transferring the costs of larger litter size to the remaining offspring. Ignoring intra-litter phenotypic variation may obscure our ability to detect a trade-off between offspring size and number.

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 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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,321

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiology LettersMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207