Early life environments shape adult cardiometabolic health during rapid lifestyle change
Notice bibliographique
Résumé
Early life environments can have long-lasting impacts on health and fitness, but the evolutionary significance of these effects remains debated. Two major classes of explanations have been proposed: developmental constraint (DC) explanations posit that early life adversity limits optimal development, leading to long-term costs, while predictive adaptive response (PAR) explanations posit that organisms use early life cues to predict adult conditions, resulting in detriments when adult environments do not match expectations. We tested these hypotheses using anthropological and biomedical data for the Orang Asli-the Indigenous peoples of Peninsular Malaysia-who are undergoing a rapid but heterogeneous transition from non-industrial, subsistence-based livelihoods to more industrialized, market-integrated conditions. Using questionnaire data, we show that this shift creates natural variation in the degree of similarity between early life and adult environments. Using anthropometric and health data, we find that more rural, subsistence-based early life environments are associated with shorter stature but better adult cardiometabolic health. Applying a quadratic regression framework, we find support for DC but not PAR in explaining adult cardiometabolic health, echoing findings and conclusions from other long-lived species. Overall, our results suggest that non-industrialized early life conditions can provide additive protection against common health issues associated with urban, industrialized lifestyle exposure.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».