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Enregistrement W2137928434 · doi:10.1139/cjz-2013-0099

A long-term study reveals multiple reproductive behavior strategies among territorial adult male Steller sea lions (<i>Eumetopias jubatus</i>)

2014· article· en· W2137928434 sur OpenAlexvenueno aff
Pamela Parker, John M. Maniscalco

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésRookeryBiologyReproductive successReproductionDemographyEcologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a long-term study to assess how tenure and territorial behaviors influence reproductive success among male Steller sea lions (Eumetopias jubatus (Schreber, 1776)). Copulations by males (n = 44) that maintained territories on a rookery in the Gulf of Alaska from 2001 to 2009 were observed using a remote video system. Approximately half of postpartum females copulated with a male in a different territory from where they gave birth. Nearly two-thirds of territorial males with known tenure were unsuccessful in copulating during their first year. Number of copulations for territorial males increased from acquisition year to year 2 with no change in subsequent years. Cluster analysis of tenure and territorial tactic variables for 15 males with observed lifetime reproductive success was used to describe multiple reproductive strategies. Characteristics of the two most successful strategies were the following: (i) males typically copulated in their first year, retained the same territories for 3–5 years, and occupied centrally located coastal territories where the highest percentage of females gave birth and (ii) males did not copulate until at least their third year and occupied peripheral territories with fewer births for a longer tenure of 7–8 years. Results indicated that lifetime reproductive success was not achieved solely by time on the breeding area; rather, it was achieved from a combination of tenure and territorial tactics.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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