Variation in individual reproductive performance amplified with population size in a long‐lived carnivore
Notice bibliographique
Résumé
Individual variation in reproductive ability is a key component of natural selection within populations, driving the evolution of life histories and population responses to changing environmental conditions. Evidence that population density affects individual-level fitness in wild populations is limited, particularly for long-lived animals, which are difficult to observe on a biologically relevant scale. We tested for individual heterogeneity in reproductive performance in female grey seals (Halichoerus grypus) using 35 yr of mark-resighting data at Sable Island, Canada (43.93° N 59.91° W). We used Bayesian generalized linear mixed-effect models and multistate open robust design mark-resight models to investigate whether population size negatively influences individual reproductive performance. We measured reproductive performance in two ways: reproductive frequency (the probability of returning to the island to breed) and annual provisioning performance (the probability of successfully weaning a pup given a female bred). Sighting histories of 1,655 known-aged females with a total of 22,961 pupping events were used for analysis. After accounting for effects of female age, parity, and random year effects, we found that both provisioning performance and reproductive frequency demonstrated a strong, positive correlation with population size. Among-individual variance in reproductive traits and responses to population size indicated considerable heterogeneity in overall reproductive performance. As population size grew, "robust" females increased their reproductive performance more than their more "frail" conspecifics in both reproductive traits, resulting in an amplification of differences among individuals. Consequently, simulations from posterior distributions revealed a large fitness consequence of heterogeneity in this population, with "frail" individuals having 47.1% fewer successful pups than more "robust" females (mean reproductive output ± SD: 9.12 ± 3.77 pups for frail individuals, 16.97 ± 2.94 for robust individuals). Repeatability of overall reproductive performance across environments indicates individual quality may be more influential to lifetime reproductive success than costs associated with reproductive investment. This quantification of relative fitness and its dynamics is crucial to understanding broad evolutionary processes in natural populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».