Drivers of resource allocation for breeding under variable environments in a bet hedger
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The evolutionary theory of life histories predicts that there is a trade‐off between survival and reproduction: since adult survival in long‐lived organisms is high, then breeding investment is more variable and more dependent on conditions (e.g. food availability and individual experience). Clutch features influence fitness prospects, but how a bet hedger builds its clutch in temporally varying environments is quite unknown. Using 27‐year data on 2847 clutches of known‐age breeders, we analyse how Audouin's gulls (Larus audouinii), a species showing a combination of conservative and adaptive bet‐hedging breeding strategies, can allocate energy by laying clutches and eggs of different sizes. Results show that both food availability and age influenced clutch size and total egg volume in a clutch. Interestingly, we found an interaction between food and age on egg parameters: total volume in two‐egg clutches, laid mostly by younger breeders, did not significantly change with food availability and the quadratic pattern in clutch size over the range of ages was less marked as long as food conditions became harsher. With increased food, females invested more by building larger first eggs, whereas they were more conservative on second and third eggs. Furthermore, asymmetries in egg volume within three‐egg clutches increased with food availability for old females. Egg size profiles of two‐egg clutches suggest that gulls should exhibit progressive reduction of the size of the third egg before shifting to a two‐egg clutch size. Food availability influenced all parameters studied, whereas age affected the amount of energy allocated for producing eggs (their size and number) but not the way of allocating those energies (i.e. asymmetries within the clutch). Despite the range of factors affecting the clutch, results suggest that females can allocate the amount of resources in a clutch optimally to increase their fitness under variable environments via bet‐hedging.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».