A quantitative genetics perspective on the body-mass scaling of metabolic rate
Notice bibliographique
Résumé
Widely observed allometric scaling (log-log slope<1) of metabolic rate (MR) with body mass (BM) in animals has been frequently explained using functional mechanisms, but rarely studied from the perspective of multivariate quantitative genetics. This is unfortunate, given that the additive genetic slope (bA) of the MR-BM relationship represents the orientation of the 'line of least genetic resistance' along which MR and BM may most likely evolve. Here, we calculated bA in eight species. Although most bA values were within the range of metabolic scaling exponents reported in the literature, uncertainty of each bA estimate was large (only one bA was significantly lower than 3/4 and none were significantly different from 2/3). Overall, the weighted average for bA (0.667±0.098 95% CI) is consistent with the frequent observation that metabolic scaling exponents are negatively allometric in animals (b<1). Although bA was significantly positively correlated with the phenotypic scaling exponent (bP) across the sampled species, bP was usually lower than bA, as reflected in a (non-significantly) lower weighted average for bP (0.596±0.100). This apparent discrepancy between bA and bP resulted from relatively shallow MR-BM scaling of the residuals [weighted average residual scaling exponent (be)=0.503±0.128], suggesting regression dilution (owing to measurement error and within-individual variance) causing a downward bias in bP. Our study shows how the quantification of the genetic scaling exponent informs us about potential constraints on the correlated evolution of MR and BM, and by doing so has the potential to bridge the gap between micro- and macro-evolutionary studies of scaling allometry.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».