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Enregistrement W3135679151 · doi:10.1098/rstb.2019.0745

How social behaviour and life-history traits change with age and in the year prior to death in female yellow-bellied marmots

2021· article· en· W3135679151 sur OpenAlexaff
Svenja B. Kroeger, Daniel T. Blumstein, Julien G. A. Martin

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife history theoryLife historyDemographyPsychologyDevelopmental psychologyBiologyEcologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Studies in natural populations are essential to understand the evolutionary ecology of senescence and terminal allocation. While there are an increasing number of studies investigating late-life variation in different life-history traits of wild populations, little is known about these patterns in social behaviour. We used long-term individual based data on yellow-bellied marmots (Marmota flaviventer) to quantify how affiliative social behaviours and different life-history traits vary with age and in the last year of life, and how patterns compare between the two. We found that some social behaviours and all life-history traits varied with age, whereas terminal last year of life effects were only observed in life-history traits. Our results imply that affiliative social behaviours do not act as a mechanism to adjust allocation among traits when close to death, and highlight the importance of adopting an integrative approach, studying late-life variation and senescence across multiple different traits, to allow the identification of potential trade-offs. This article is part of the theme issue ‘Ageing and sociality: why, when and how does sociality change ageing patterns?’

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,138 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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