Early-life experience shapes patterns of senescence in a food-caching passerine
Notice bibliographique
Résumé
For many species, breeding performance increases through early adulthood followed by declines later in life. Although patterns of age-specific decline have been shown to vary between individuals, the factors that lead to this individual variation in the intensity of reproductive senescence are yet to be fully understood. We investigated whether early-life social status influenced age-related trends in the breeding performance of male Canada jays ( Perisoreus canadensis ), year-round residents of North America's boreal and sub-alpine forests. Shortly after young become nutritionally independent, intra-brood dominance struggles lead to one juvenile (Dominant Juvenile) remaining on the natal territory after expelling its subordinate siblings (Ejectees). First, we show via radio tracking that in our declining range-edge population Ejectees either join an unrelated pair (67%), form a breeding pair with another bird (28%) or occupy a territory alone (5%). Second, using 39 years of breeding data, we demonstrate that Ejectee males advanced laying dates and increased the annual number of nestlings until 6 years of age before declining, whereas Dominant Juvenile males advanced laying dates until 11 years and increased annual number of nestlings until 12 years of age before declining. This study documents clear variation in ageing patterns between dominant and expelled young, with implications for the role of early-life experiences and phenotypic quality in determining patterns of ageing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».