Male harassment of female New Zealand sea lions, <i>Phocarctos hookeri</i>: mortality, injury, and harassment avoidance
Notice bibliographique
Résumé
Sexual aggression by male pinnipeds during breeding can lead to female injury and death, affecting reproductive success, fecundity, and increasing the cost of mating for females. Thus, females that employ strategies to minimize the probability of being injured will be at an advantage. Here we investigate the extent of injuries and the number of deaths attributed to male harassment, and test the hypothesis of whether the arrival and departure behaviour of female New Zealand sea lions (Phocarctos hookeri (Gray, 1844); NZSL) at Sandy Bay, Enderby Island, the Auckland Islands, is adapted to reduce the chance of injury or death from encounters with male NZSLs. During the breeding season, harassment by non-territorial male NZSLs causes mortality in adult female NZSLs, approximately 5 in every 1000 females breeding each year. Permanent scars from male bites are observed on 84% of adult females. This mortality and visible injury rate only represents the direct impacts on female NZSL from male harassment. Indirect impacts, such as the time and energy cost of avoidance behaviour, pup separation, and pup injury and death, can have as significant long-term effects on individuals and the population. We find that male harassment can influence the behaviour of individuals in NZSL breeding harems.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».