Litter size, sex ratio, and age structure of gray wolves, Canis lupus, in relation to population fluctuations in northern Belarus
Notice bibliographique
Résumé
Gray wolf ( Canis lupus L., 1758) population fluctuations in northern Belarus (Vitebsk region) between 1990 and 2003 were significantly affected by hunting pressure by humans. Mean litter size was inversely density dependent and varied from 4.8 to 7.7 pups (range 2–10). The increase in litter size with declining density of wolf population concerned only female pups, whereas the number of male pups in a litter was not related to population density. The sex ratio of pups varied significantly: the proportion of females reached 70% in a low-density wolf population and declined to 40%–50% in a high-density population. The age structure also varied. In years following heavy hunting pressure, 55% of individuals shot were juveniles <1 year old (with a strong predominance of females that constituted 69% of juveniles shot), and only 11% of wolves were older than 4 years. The mean age of all wolves shot was 1.5 years. In years following low hunting pressure, 34% of animals shot were juveniles and 20% exceeded 4 years. The mean age was 2.8 years. A female-biased sex ratio of wolf pups conforms to Hiraiwa-Hasegawa’s hypothesis of the advantaged daughter, proposed for species in which mothers are able to influence the reproductive success of their daughters through transmission of rank.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».