A lack of repeatability creates the illusion of a trade-off between basal and plastic cold tolerance
Notice bibliographique
Résumé
The thermotolerance–plasticity trade-off hypothesis predicts that ectotherms with greater basal thermal tolerance have a lower acclimation capacity. This hypothesis has been tested at both high and low temperatures but the results often conflict. If basal tolerance constrains plasticity (e.g. through shared mechanisms that create physiological constraints), it should be evident at the level of the individual, provided the trait measured is repeatable. Here, we used chill-coma onset temperature and chill-coma recovery time (CCO and CCRT; non-lethal thermal limits) to quantify cold tolerance ofDrosophila melanogasteracross two trials (pre- and post-acclimation). Cold acclimation improved cold tolerance, as expected, but individual measurements of CCO and CCRT in non-acclimated flies were not (or only slightly) repeatable. Surprisingly, however, there was still a strong correlation between basal tolerance and plasticity in cold-acclimated flies. We argue that this relationship is a statistical artefact (specifically, a manifestation of regression to the mean; RTM) and does not reflect a true trade-off or physiological constraint. Thermal tolerance trade-off patterns in previous studies that used similar methodology are thus likely to be impacted by RTM. Moving forward, controlling and/or correcting for RTM effects is critical to determining whether such a trade-off or physiological constraint exists.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».