Heavily hunted wolves have higher stress and reproductive steroids than wolves with lower hunting pressure
Notice bibliographique
Résumé
Summary Human‐caused harassment and mortality (e.g. hunting) affects many aspects of wildlife population dynamics and social structure. Little is known, however, about the social and physiological effects of hunting, which might provide valuable insights into the mechanisms by which wildlife respond to human‐caused mortality. To investigate physiological consequences of hunting, we measured stress and reproductive hormones in hair, which reflect endocrine activity during hair growth. Applying this novel approach, we compared steroid hormone levels in hair of wolves ( Canis lupus ) living in Canada's tundra–taiga ( n = 103) that experience heavy rates of hunting with those in the northern boreal forest ( n = 45) where hunting pressure is substantially lower. The hair samples revealed that progesterone was higher in tundra–taiga wolves, possibly reflecting increased reproductive effort and social disruption in response to human‐related mortality. Tundra–taiga wolves also had higher testosterone and cortisol levels, which may reflect social instability. To control for habitat differences, we also measured cortisol in an out‐group of boreal forest wolves ( n = 30) that were killed as part of a control programme. Cortisol was higher in the boreal out‐group than in our study population from the northern boreal forest. Overall, our findings support the social and physiological consequences of human‐caused mortality. Long‐term implications of altered physiological responses should be considered in management and conservations 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».