The magnitude of selection on growth varies among years and increases under warming conditions in a subarctic seabird
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Because of ongoing rapid climate change, many ecosystems are becoming both warmer and more variable, and these changes are likely to alter the magnitude and variability of natural selection acting on wild populations. Critically, changes and fluctuations in selection can impact both population demography and evolutionary change. Therefore, predicting the impacts of climate change depends on understanding the magnitude and variation in selection on traits across different life stages and environments. Long-term experiments in wild settings are a great opportunity to determine the impact of environmental conditions on selection. Here we examined variability in the strength of selection on size traits of nestling black-legged kittiwakes (Rissa tridactyla) in a 25-year study including a food supplementation experiment on Middleton Island in the Gulf of Alaska. Using mixed effect models, we examined the annual variability of stage-specific and resource-specific selection gradients across 25 years. We found that (a) larger and heavier hatchlings were the most likely to survive during early ontogeny, (b) non-food supplemented younger nestlings in a brood experienced the strongest selection, and (c) warmer conditions increased the magnitude of selection on nestling mass and affected non-food supplemented and second-hatched nestlings the most. Our results suggested that variable resource dynamics likely caused some of the changes in selection from year to year and that warming conditions increased the strength of selection on subarctic seabird growth. However, our experimental manipulation revealed that local environmental heterogeneity could buffer the selection expected from broader climatic changes. Consequently, understanding the interactive effects of local conditions and general changes in climate seems likely to improve our ability to predict future selection gradients.
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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) | 0,000 | 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.
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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 découle