Uncovering bighorn sheep life-history trajectories in multidimensional trait space
Notice bibliographique
Résumé
Individual heterogeneity shapes ecoevolutionary processes at multiple scales. Yet, the scarcity of long-term life-history data and limitations in classic statistical tools hinder our capacity to uncover and understand individual heterogeneity in wildlife populations. Here, we apply an underused multivariate statistical method to uncover four heterogenous life-history trajectories in wild female bighorn sheep ( Ovis canadensis ). Remarkably, these trajectories had remained unobserved in the population despite nearly five decades of monitoring. Our results indicate substantial among-trajectory heterogeneity in growth, senescence, life history trade-offs, fitness, and contributions to population growth. Some trajectories suggest the presence of life history trade-offs while others include silver spoon effects, leading to heterogenous life-history outputs. Then, we show that mother identity and year of birth are relatively good predictors of heterogeneity, indicating that individual trajectories could be largely set during early life. Critically, our results demonstrate that heterogeneity in life-history trajectories can be inconspicuous, yet substantial and structured across multiple traits within a population. Uncovering and understanding this heterogeneity in other wild populations will be key to advancing our knowledge of ecoevolutionary processes across populations and species.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 ».