Individual heterogeneity in fitness in a long-lived herbivore
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneity in the intrinsic quality and nutritional condition of individuals affects reproductive success and consequently fitness. Understanding differences in energy allocation towards survival and reproduction within and among years might help explain variability in individual fitness. Black brant (Branta bernicla nigricans) are long-lived, migratory, specialist herbivores. Long migratory pathways and short summer breeding seasons constrain the time and energy available for reproduction, thus magnifying life-history trade-offs. These constraints, combined with long lifespans and trade-offs between current and future reproductive value, provide a model system to examine the role of individual heterogeneity in driving life-history strategies and individual heterogeneity in fitness. We used hierarchical Bayesian models to examine reproductive trade-offs, modeling the relationships between within-year measures of reproductive energy allocation and among-year demographic rates of individual females breeding on the Yukon-Kuskokwim Delta, Alaska using capture-recapture and reproductive data from 1988 to 2014. We provide evidence for relationships between breeding probability and clutch size (posterior mean of β = 0.45, 95% CRI = 0.33 – 0.57, SD = 0.06), breeding probability and nest initiation date (posterior mean of β = -0.12, 95% CRI = -0.2 ¬– -0.04, SD = 0.04), and an interaction between clutch size and initiation date (posterior mean of β = -0.12, 95% CRI = -0.2 – -0.04, SD = 0.04). Average lifetime clutch size also had a weak positive relationship with survival probability (posterior mean of β = 0.03, 95% CRI = -0.01 – 0.7, SD = 0.02). Our results support the use of demographic buffering strategies for black brant; reductions in reproductive energy allocation preserve high adult survival rates during years with poor environmental conditions, maximizing future reproductive value. We also indirectly show links among environmental conditions during growth, fitness, and energy allocation, highlighting the effects of early growth conditions on individual heterogeneity, and subsequently, reproductive investment.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».