Individual quality, early‐life conditions, and reproductive success in contrasted populations of large herbivores
Notice bibliographique
Résumé
Variations among individuals in phenotypic quality and fitness often confound analyses of life-history strategies assessed at the population level. We used detailed long-term data from three populations of large herbivores with generation times ranging from four to nine years to quantify heterogeneity in individual quality among females, and to assess its influence on mean annual reproductive success over the lifetime (MRS). We also determined how environmental conditions in early life shaped individual quality and tested A. Lomnicki's hypothesis that variance in individual quality should increase when environmental conditions deteriorate. Using multivariate analyses (PCA), we identified one (in sheep and deer) or two (in goats) covariations among life-history traits (longevity, success in the last breeding opportunity, adult mass, and social rank) as indexes of individual quality that positively influenced MRS of females. Individual quality was reduced by unfavorable weather, low resource availability, and high population density in the year of birth. Early-life conditions accounted for 35-55% of variation in individual quality. In roe deer, we found greater variance in individual quality for cohorts born under unfavorable conditions as opposed to favorable ones, but the opposite was found in bighorn sheep and mountain goats. Our results demonstrate that heterogeneity in female quality can originate from environmental conditions in early life and can markedly influence the fitness of females in species located at different positions along the slow-fast continuum of life-history strategies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».