A review of the empirical evidence for costs of plasticity in ectothermic animals
Notice bibliographique
Résumé
Phenotypic plasticity can represent a vital adaptive response to environmental stressors, including those associated with climate change. Despite its evolutionary advantages, the expression of plasticity varies significantly within and among species, and is likely to be influenced by local environmental conditions. This variability in plasticity has important implications for evolutionary biology and conservation physiology. Theoretical models suggest that plasticity might incur intrinsic fitness costs, although the empirical evidence is inconsistent and there is ambiguity in the term 'cost of plasticity'. Here, we systematically review the literature to investigate the prevalence of costs associated with phenotypic plasticity in ectothermic animals. We categorized studies into those assessing 'costs of phenotype' (trade-offs between different plastic trait values) and 'costs of plasticity' (intrinsic costs of the capacity for plasticity). Importantly, the experimental designs required to detect costs of plasticity are inherently more complex and onerous than those required to detect costs of phenotype. Accordingly, our findings reveal a significant focus on costs of phenotype over costs of plasticity, with the former more frequently detecting costs. Contrary to theoretical expectations, our analysis suggests that costs of plasticity are neither universal nor widespread. This raises questions about the evolutionary dynamics of plasticity, particularly in stable environments. Our analysis underscores the need for precise terminology and methodology in researching costs of plasticity, to avoid conflating costs associated with plastic traits with costs more intrinsic to plasticity. Understanding these nuances is crucial for predicting how species might adapt to rapidly changing environments.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».