The speed of life in sharks and rays: methods, patterns, and data-poor applications
Notice bibliographique
Résumé
Since the theory of evolution by natural selection was first postulated, biologists have noted that life histories evolve following broad patterns across all organisms. Understanding the mechanisms causing these relationships is the central focus of life history theory; these insights can also be used to better estimate the biology and extinction risk of data-poor species. Sharks, rays, and chimaeras (class Chondrichthyes) are an ideal taxon to explore these relationships as they have evolved a broad range of life history strategies. In this thesis, I focus on two key time-related life history parameters that are often used as a measure of productivity: growth coefficient k, which is estimated from the von Bertalanffy growth function (VBGF), and maximum intrinsic rate of population increase rmax, estimated by simplifying the Euler-Lotka equation. I begin by clarifying two methodological problems regarding the estimation of growth and productivity. I first show that fixing the y-intercept in the VBGF, a common approach in chondrichthyan age and growth studies, often causes considerable bias in growth coefficient estimates, and recommend using the three-parameter VBGF instead. I then point out an important omission in a method commonly used for estimating r max in chondrichthyans and clarify the correct way to estimate it. Next I explore the effect of uncertainty on the estimation of r max and show that species with low annual reproductive outputs are bound to have very low productivities, thus focus should be placed into accurately estimating litter sizes, breeding intervals, and the variability of these traits. As an example of how these insights can be applied, I better estimate growth and productivity for a data sparse species of conservation concern, the Spinetail Devil Ray (Mobula japanica), and show it has a much lower somatic growth rate than previously thought and one of the lowest productivities among chondrichthyans. Finally, I show that productivity in chondrichthyans varies with temperature as well as depth, and that the scaling of this relationship changes with temperature according to the expectation from Bergman’s rule. My thesis demonstrates that simple insights from life history theory can further our knowledge on the broad patterns that shape the evolution of life histories we see today, which can be used to inform management of data-poor species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».