Maturation reaction norm evolution under varying conditions of eco-evolutionary change
Notice bibliographique
Résumé
Probabilistic maturation reaction norms (PMRNs) are commonly used to infer evolution of maturation age and size in wild fish stocks, but how well estimates from phenotypic data actually reflect underlying genotypes is debated. We used an eco-genetic model of a commercially harvested freshwater fish to simulate populations undergoing various levels of fisheries-induced evolution and density-dependent feedback and evaluated effects on the estimation of PMRNs. We estimated PMRNs from phenotypic data sampled from simulated populations (age, length, and maturation status of individuals), as is done for wild stocks, and compared estimates with the known maturation genotypes of individuals in the simulated population. PMRN estimates were robust to changes in the strength of density-dependent growth and high levels of fisheries-induced evolution. However, our ability to detect slower rates of evolution was limited, especially when individuals matured within a narrow range of ages. Furthermore, low numbers of immature or mature individuals within a given age class limited our ability to robustly estimate midpoints for more than one or two ages, despite our large sample sizes (n = 200 randomly sampled individuals of each age per year), highlighting a challenge with this approach. Nonetheless, this study suggests that the widely applied method of estimating PMRNs from readily available phenotypic data to detect underlying evolution of maturation schedule is robust to some key factors that vary in wild 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 | 0,003 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».