Data from: A demographic assessment of the Lansing Effect in duckweed (Lemna turionifera Landolt)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Lansing Effect is the propensity for the offspring of older parents to have shorter lifespans than the offspring of younger parents. A recent review identified two demographic patterns that can produce the Lansing Effect: (1) a greater offspring mortality rate at all offspring ages in offspring of older versus younger parents (greater initial mortality parameter); and (2) an offspring mortality rate that increases more rapidly with offspring age in offspring of older versus younger parents (greater mortality rate parameter). Here, we report on a longitudinal study designed to investigate these patterns, using the duckweed Lemna turionifera. We tracked asexually produced offspring that detached from parents that were comparatively young versus old (first versus fifth offspring, respectively). Offspring of older parents lived 15% shorter, on average than offspring of younger parents, providing evidence of the Lansing Effect. A model-selection approach revealed that the difference between survival curves of the first versus fifth offspring was mainly attributable to greater initial mortality in the fifth compared to the first offspring, though alternative models also received some support. Our study provides a demographic explanation for the Lansing Effect in L. turionifera in particular and provides a method for assessing the survival patterns underpinning the Lansing Effect in general.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».