Do Early-Life Conditions Drive Variation in Senescence of Female Bighorn Sheep?
Notice bibliographique
Résumé
The rate of senescence may vary among individuals of a species according to individual life histories and environmental conditions. According to the principle of allocation, changes in mortality driven by environmental conditions influence how organisms allocate resources among costly functions. In several vertebrates, environmental conditions during early life impose trade-offs in allocation between early reproduction and maintenance. The effects of conditions experienced during early life on senescence, however, remain poorly documented in wild populations. We examined how several early-life environmental conditions affected reproductive and survival senescence in wild bighorn sheep. We found long-term effects of high population density at birth, precipitations during the winter before birth, and temperature during the winter following birth that decreased survival after 7 years of age. High temperature during the first summer and autumn of life and high Pacific decadal oscillation decreased reproductive success at old ages. However, harsh early-life environment did not influence the rate of senescence in either survival or reproduction. Contrary to our expectation, we found no trade-off between reproductive allocation prior to senescence and senescence. Our results do show that early-life environmental conditions are important drivers of later survival and reproductive success and contribute to intra-specific variation in late-life fitness, but not aging patterns. These conditions should therefore be considered when studying the mechanisms of senescence and the determinants of variation in both survival and reproductive senescence at older ages.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».