Déterminants écologiques, biodémographiques et comportementaux des dépenses énergétiques chez les mammifères
Notice bibliographique
Résumé
Les interactions entre traits physiologiques et comportementaux sont à la base de notre compréhension de la vie. Cette thèse est la première à porter sur les aspects énergétiques des différents types de personnalité, profitant ainsi d'une révolution dans le domaine du comportement animal pour porter un regard nouveau sur un champ de recherche actif depuis plusieurs années, l'énergétique. D'abord, la personnalité peut influencer les mesures de taux métabolique au repos (RMR) puisque la principale méthode utilisée pour mesurer le RMR implique la manipulation des individus (stress) et des aspects de nouveauté (chapitre I). À part cet effet potentiel, la personnalité devrait être reliée aux dépenses énergétiques puisque l'exploration, l'agressivité et l'activité sont des comportements énergétiquement coûteux (chapitre I). Le lien ,personnalité-métabolisme est un aspect fondamental de l'hypothèse du syndrome « train-de-vie » proposant que les traits d'histoire de vie, comportementaux et physiologiques coévoluent afin d'optimiser l'aptitude phénotypique des individus le long d'un continuum « lent-rapide ». L'hypothèse du syndrome « train-de-vie » a été testée à l'aide de plusieurs modèles à des niveaux de variation biologiques différents (individus, races, espèces) et ce, en laboratoire et sur le terrain. Il est démontré à l'aide de la méthode comparative comment les différentes stratégies d'exploration sont fortement reliées au métabolisme basal et la primiparité chez les rongeurs muroïdes (chapitre Ra). Ensuite, la littérature sur la biologie du chien domestique est mise à profit pour démontrer comment les races obéissantes ont une longévité accrue et que les races agressives présentent des niveaux élevés de dépenses énergétiques (chapitre Rb). De plus, des analyses de génétique quantitative sont effectuées sur une population de souris sylvestres maintenues en laboratoire afin de démontrer l'existence d'une corrélation génétique entre le RMR et l'activité d'exploration dans un environnement nouveau (chapitre IRa). Finalement, plusieurs données physiologiques ont été récoltées sur une population sauvage de tamias rayés, permettant de mettre la relation entre métabolisme et personnalité dans un contexte environnemental changeant (chapitre IIIb) ainsi que d'évaluer le coût énergétique du parasitisme (chapitre IV).Les liens entre la personnalité et le métabolisme ne sont pas constants entre les espèces, ce qui suggère que les dépenses énergétiques et le comportement peuvent interagir via plusieurs mécanismes.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».