Environmental, biological and anthropogenic effects on grizzly bear body size: temporal and spatial considerations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individual body growth is controlled in large part by the spatial and temporal heterogeneity of, and competition for, resources. Grizzly bears (Ursus arctos L.) are an excellent species for studying the effects of resource heterogeneity and maternal effects (i.e. silver spoon) on life history traits such as body size because their habitats are highly variable in space and time. Here, we evaluated influences on body size of grizzly bears in Alberta, Canada by testing six factors that accounted for spatial and temporal heterogeneity in environments during maternal, natal and 'capture' (recent) environments. After accounting for intrinsic biological factors (age, sex), we examined how body size, measured in mass, length and body condition, was influenced by: (a) population density; (b) regional habitat productivity; (c) inter-annual variability in productivity (including silver spoon effects); (d) local habitat quality; (e) human footprint (disturbances); and (f) landscape change. RESULTS: We found sex and age explained the most variance in body mass, condition and length (R(2) from 0.48-0.64). Inter-annual variability in climate the year before and of birth (silver spoon effects) had detectable effects on the three-body size metrics (R(2) from 0.04-0.07); both maternal (year before birth) and natal (year of birth) effects of precipitation and temperature were related with body size. Local heterogeneity in habitat quality also explained variance in body mass and condition (R(2) from 0.01-0.08), while annual rate of landscape change explained additional variance in body length (R(2) of 0.03). Human footprint and population density had no observed effect on body size. CONCLUSIONS: These results illustrated that body size patterns of grizzly bears, while largely affected by basic biological characteristics (age and sex), were also influenced by regional environmental gradients the year before, and of, the individual's birth thus illustrating silver spoon effects. The magnitude of the silver spoon effects was on par with the influence of contemporary regional habitat productivity, which showed that both temporal and spatial influences explain in part body size patterns in grizzly bears. Because smaller bears were found in colder and less-productive environments, we hypothesize that warming global temperatures may positively affect body mass of interior bears.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».