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Enregistrement W2048027036 · doi:10.1139/z09-107

The mating system of polar bears: a genetic approach

2009· article· en· W2048027036 sur OpenAlexvenueno aff
Jon Aars, Dorothée Ehrich, Lutz Bachmann, Øystein Wiig

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorsk PolarinstituttNorges Forskningsråd
Mots-clésBiologyUrsus maritimusMating systemMatingLitterPopulationZoologyEcologyPhilopatryDemographyArcticBiological dispersal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parentage analysis data for 583 individuals genotyped at 27 microsatellite loci were used to study the mating system of polar bears ( Ursus maritimus Phipps, 1774) in the Barents Sea area. We discriminated statistically between full and half-siblings identified through only one common parent. We document for the first time multiple paternity in polar bears. We demonstrated for both sexes low fidelity to mating partners over time. We did not detect any significant difference between the age distribution of adult males at capture and the age distribution of males siring cubs. This might indicate that the male’s age and size are less indicative of the reproductive success than previously thought. This is further supported by a rather long mean litter interval of 3.9 years for males siring several litters. The mating system of polar bears in the Barents Sea appears to be promiscuous, usually with a single successful father siring full siblings within a year, but with consecutive litters of a mother being fathered by different males. We discuss how population density, landscape characteristics, and adult sex ratio might influence the mating system of polar bears. This is of particular importance for management decisions such as, e.g., implementing sex ratios in hunting quotas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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