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Enregistrement W2160643483 · doi:10.2193/2009-335

Compensatory Growth Limits Opportunities for Artificial Selection in Alpine Chamois

2010· article· en· W2160643483 sur OpenAlexafffund
ARCO RUGHETTI, Marco Festa‐Bianchet

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFrench hornBiologySexual selectionReproductive successZoologyLower bodyPopulationEcologyMatingReproductionDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In ungulates, big males with large weapons typically outcompete other males over access to estrous females. In many species, rapid early growth leads to large adult mass and weapon size. We compared males in one hunted and one protected population of Alpine chamois ( Rupicapra rupicapra ) to examine the relationship between horn length and body mass. We assessed whether early development and hunter selectivity affected age‐specific patterns of body and horn size and whether sport hunting could be an artificial selection pressure favoring smaller horns. Adult horn length was mostly independent of body mass. For adult males, the coefficient of variation of horn length (0.06) was <50% of that for body mass (0.16), suggesting that horn length presents a lower potential for selection and may be less important for male mating success than is body mass. Surprisingly, early development did not affect adult mass because of apparent compensatory growth. We found few differences in body and horn size between hunted and protected populations, suggesting the absence of strong effects of hunting on male phenotype. If horn length has a limited role in male reproductive success, hunter selectivity for males with longer horns is unlikely to lead to an artificial selective pressure on horn size. These results imply that the potential evolutionary effects of selective hunting depend on how the characteristics selected by hunters affect individual reproductive success.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations46
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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