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Enregistrement W4382513839 · doi:10.1016/j.actao.2023.103917

Correlation between body size and longevity: New analysis and data covering six taxonomic classes of vertebrates

2023· article· en· W4382513839 sur OpenAlexafffund
Anna Kuparinen, Emily J. Yeung, Jeffrey A. Hutchings

Notice bibliographique

RevueActa Oecologica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEuropean Research CouncilEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020Academy of Finland
Mots-clésBiologyLongevityTaxonPhylogenetic treeChondrichthyesTaxonomic rankPhylogenetic comparative methodsZoologyEcologyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large bodied species are known to live longer than small bodied species. However, it is less clear whether the positive correlation varies across taxa. In this short communication, we combine data entries from literature and databases on body mass and maximum life span for 3722 species covering taxonomic Classes Chondrichthyes, Teleostei, Amphibia, Reptilia, Aves, and Mammalia. We then analyse the log(maximum life span) – log(body mass) relationship using generalized linear model with nested random intercepts and slopes for Class/Order/Family. Our analyses generally demonstrate the positive longevity – body mass relationship but also reveal that slopes and intercepts differ slightly among all Classes except Reptilia and Amphibia. Highest slopes can be found in Classes Aves and Chondrichthyes. Differences between the smallest and largest Family-level slopes was more than threefold. While these preliminary analyses provide a brief overview of body size – longevity relationships across taxa, the dataset collated in the present study could serve as a start point for in-depth phylogenetic analyses to uncover complex pathways through which body size and its correlates might have evolved.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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