Accounting for age: uncovering the nuanced drivers of mammal body-size responses to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shifts in mean body size coinciding with environmental change are well documented across animal species and populations, serving as a widespread and complex indicator of climate-change response. In mammal research, identifying and disentangling the potential drivers of these trends (e.g., thermoregulation, resource availability) is hindered by treating adult size as fixed, ignoring morphological changes that occur throughout life in many species. However, observed population-level size trends may reflect underlying shifts in age structure (i.e., change in the proportion of older, potentially larger individuals in the population). Here, we assessed the role of age structure by explicitly evaluating age as a contributor to temporal variation in skull size (a proxy for body size) in 2 carnivorans, Canadian Lynx (Lynx canadensis) and American Marten (Martes americana). Using a series of linear and nonlinear models, we tested age in years (determined by cementum-layer analysis) as a predictor of skull size alongside other factors previously proposed to be important drivers of body-size trends, including population density for lynx and growing season conditions for martens. In both species, age was a significant predictor of skull size indicating a rapid year-to-year increase in young adult size that diminished in later adulthood. However, temporal shifts in age structure alone did not explain the observed changes in size over time, indicating that age structure acts in concert with other as-yet unidentified factors to drive body-size change. By explicitly evaluating the role of age, we can both refine models of temporal body-size trends and gain insights into size change as a signal of underlying demographic shifts—such as age-specific survivorship—providing a more holistic understanding of how mammals are responding to climate change.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».