CROSS‐GENERATIONAL EFFECTS OF HABITAT AND DENSITY ON LIFE HISTORY IN RED DEER
Notice bibliographique
Résumé
We used long-term data on movements, survival, and reproduction of female red deer (Cervus elaphus Linnaeus) of the Isle of Rum, Scotland (1970-2001), to explain variation in life history (age at maturity) from a hind's access to habitat resources and exposure to local density, and cross-generational (maternal) effects on observed relationships. We described each hind's use of resources relative to availability in the study area from an individual-based resource selection function (RSF); we defined local density as the total number of hinds aged > or = 1 year within the subpopulation cluster to which an individual belonged. The likelihood of a hind producing her first calf in the period from birth to the end of the summer in which she turned age 3 was positively related to relative use of Agrostis/Festuca grasslands and other low-elevation communities, and inversely related to a hind's mean annual local density. However, when we considered both a daughter's RSF and exposure to local density and her mother's RSF and exposure to local density, maternal data alone most parsimoniously explained variation in age at maturity of daughters. Mothers were able to lower age at maturity in their daughters in two, non-mutually exclusive ways. First, birth mass of daughters was inversely related to age at maturity, and mothers that used relatively less uplands (Calluna-dominated heath and heather moorland) and occupied areas of lower density produced larger offspring. Second, mothers could establish a home range that enabled daughters to mature in areas with access to high quality Agrostis/Festuca grasslands at low density. Lifetime reproductive success was inversely associated with a hind's age at maturity via extension of the reproductive life span. Longevity did not change in association with age at maturity. Patterns in how animals use available habitat resources may depend on that of previous generations, especially at larger scales of resource selection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».