Adjustment of Reproductive Investment and Offspring Sex Ratio in White-tailed Deer (Odocoileus virginianus) in Relation to Winter Severity
Notice bibliographique
Résumé
Both density-dependent factors and environmental stochasticity can impact the dynamics of free-ranging populations. The pathways through which these factors influence population dynamics can be complex and may be immediate or lagged, and cumulative effects of environmental factors have been reported. We examined the effects of the severity (snow depth and persistence and winter rainfall) of the current and previous winters on the probability that female adult and yearling white-tailed deer (Odocoileus virginianus) would produce a fetus, and that adult females would produce a male fetus. We used logistic regression and Akaike'information criterion to select the best models from a set of 11 a priori candidate models. The severity of the winter 1 year before gestation negatively impacted the probability that both adults and yearlings would produce a fetus. There was no evidence that the probability of yearlings or adults producing a fetus was affected by winter conditions while gestating. Further, there was no evidence that the severity of the winter during which a yearling was gestated affected its probability of producing a fetus as a yearling. As the severity of the winter of gestation increased, the probability of producing a male decreased, consistent with both the Trivers-Willard sex ratio adjustment hypothesis and the extrinsic modification hypothesis. We suggest that both the decreased probability of reproduction after severe winters and the variation in fetal sex ratio may ultimately increase lifetime fitness if they lead to the production of the fittest offspring given the available maternal resources.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».