Determinants of lifetime reproduction in female brown bears: early body mass, longevity, and hunting regulations
Notice bibliographique
Résumé
In iteroparous mammals, conditions experienced early in life may have long-lasting effects on lifetime reproductive success. Human-induced mortality is also an important demographic factor in many populations of large mammals and may influence lifetime reproductive success. Here, we explore the effects of early development, population density, and human hunting on survival and lifetime reproductive success in brown bear (Ursus arctos) females, using a 25-year database of individually marked bears in two populations in Sweden. Survival of yearlings to 2 years was not affected by population density or body mass. Yearlings that remained with their mother had higher survival than independent yearlings, partly because regulations prohibit the harvest of bears in family groups. Although mass as a yearling did not affect juvenile survival, it was positively associated with measures of lifetime reproductive success and individual fitness. The majority of adult female brown bear mortality (72%) in our study was due to human causes, mainly hunting, and many females were killed before they reproduced. Therefore, factors allowing females to survive several hunting seasons had a strong positive effect on lifetime reproductive success. We suggest that, in many hunted populations of large mammals, sport harvest is an important influence on both population dynamics and life histories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».