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Enregistrement W4414258392 · doi:10.1101/2025.09.11.675677

Early life adversity shapes life history trade-offs between growth and reproduction in free-ranging rhesus macaques

2025· preprint· en· W4414258392 sur OpenAlexaff
Rachel M. Petersen, Sam K. Patterson, Anja Widdig, Cassandra M. Turcotte, Susan C. Antón, Scott A. Williams, Ashly N. Romero, Samuel E. Bauman Surratt, Angelina Ruíz-Lambides, Noah Snyder‐Mackler, Lauren J. N. Brent, James P. Higham

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Institute on AgingNational Science Foundation
Mots-clésOffspringReproductionLife historyPrimateLife history theoryReproductive successInclusive fitnessReproductive value

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Life history theory predicts that organisms allocate resources across physiological processes to maximize fitness. Under this framework, early life adversity (ELA)-which often limits energetic capital-could shape investment in growth and reproduction, as well as trade-offs between them, ultimately contributing to variation in evolutionary fitness. Using long-term demographic, behavioral, and physiological data for 2,100 females from a non-human primate population, we tested whether naturally-occurring ELA influences investment in the competing physiological demands of growth and reproduction. By analyzing ELA, growth, and reproduction in the same individuals, we also assessed whether adversity intensifies trade-offs between life history domains. We found that ELA influenced life history patterns, and was associated with modified growth, delayed reproductive maturity, and small adult body size. Different types of ELA sometimes had distinct reproductive outcomes-e.g., large group size was linked to faster reproductive rates, while low maternal rank predicted slower ones. Adversity also amplified trade-offs between growth and reproduction: small body size was a stronger predictor of delayed and reduced reproductive output in females exposed to ELA, compared to those not exposed. Finally, we examined how traits modified by ELA related to lifetime reproductive success. Across the population, starting reproduction earlier and maintaining a moderate reproductive rate conferred the greatest number of offspring surviving to reproductive maturity. These findings suggest that ELA impacts key life history traits as well as relationships between them, and can constrain individuals from adopting the most optimal reproductive strategy. Significance Statement: Early life adversity (ELA) can have lasting effects on evolutionary fitness (e.g., the number of surviving offspring an animal produces); however, the paths connecting ELA to fitness-for example by influencing growth, reproductive timing or rate, or trade-offs between these processes-remain unclear. Leveraging long-term behavioral, physiological, and demographic data from 2,100 female rhesus macaques, we found that ELA-exposed females exhibited growth and reproductive schedules associated with less-optimal lifetime fitness outcomes. Further, ELA intensified trade-offs between growth and reproduction, suggesting that affected individuals face steeper energetic constraints. Our findings highlight the long-lasting impacts of ELA on traits of evolutionary and biomedical importance in a non-human primate model with relevance to humans.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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