Longitudinal changes and consistency in male physical and behavioural traits have implications for mating success in the grey seal (<i>Halichoerus grypus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We examined age-related changes and consistency in physical and behavioural traits of 20 male grey seals ( Halichoerus grypus (Fabricius, 1791)) and implications for a proxy of mating success (number of oestrous females attended) over four successive breeding seasons on Sable Island, Canada. Across the study, young males (10–15 years) gained body mass, while old males (23–31 years) lost body mass. Body length was an important determinant of tenure (time spent at a site among females) and males of all ages exhibited a high level of consistency in duration of tenure (r = 0.40–0.50). In young males, our proxy of success showed a strong relationship with arrival body mass and also exhibited a high level of consistency (r = 0.50). None of the physical traits measured explained variation in success by exhibiting mating tactics that did not involve tenure, which is likely due to the opportunistic nature of those tactics. Whereas young male grey seals exhibited age-dependent improvements in success owing to changes in their physical state, later in life physical traits were less influential and suggest that nonphysical traits may compensate for a deteriorating physical state and its impact on male success.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».