Consistent differences among individuals more influential than energetic trade-offs in life history variation in grey seals ( <i>Halichoerus grypus</i> )
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Life history variation is thought to be mainly a result of energetic trade-offs among fitness components; however, detecting these trade-offs in natural populations has yielded mixed results. Individual quality and environmental variation may mask expected relationships among fitness components because some higher quality individuals may be able to acquire more resources and invest more in all functions. Thus, life history variation may be more affected by variation in individual quality than varying strategies to resolve energetic trade-offs, e.g. costs of reproduction. Here, we investigated whether variation in female quality or costs of reproduction is a larger factor in shaping differences in life history trajectories by assessing the relationship between survival and individual reproductive performance using a 32-year longitudinal data set of repeated reproductive measurements from 273 individually marked, known-aged female grey seals ( Halichoerus grypus ) from the Sable Island breeding colony. We defined individual reproductive performance using two traits: reproductive frequency (a female’s probability of breeding) and provisioning performance (provisions given to young measured by offspring mass), computed using mixed effects models separately for (1) all reproductive events, and (2) an age-class specific reproductive investment. Individual differences contributed a large portion of the variance in reproductive traits, with individuals displaying a range in individual reproductive frequencies from 0.45 to 0.94, and a range of average pup weaning masses from 34.9 kg to 61.8 kg across their lifetime. We used a Cormack-Jolly-Seber open-population model to estimate the effect of these reproductive performance traits on adult survival probability. Our approach estimated a positive relationship between reproductive performance and survival, where individuals that consistently invest well in their offspring survive longer. The best supported model estimated survival as a function of age-class specific provisioning performance, where late-life performance was quite variable and had the greatest impact on survival, possibly indicating individual variation in senescence. There was no evidence to support a trade-off in reproductive performance and survival at the individual level. These results suggest that in grey seals, individual quality is a stronger driver in life history variation than varying strategies to mitigate trade-offs among fitness components.
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 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 | 0,001 | 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 ».