Male endocrine response to seasonally varying environmental and social factors in a neotropical primate, <i>Cebus capucinus</i>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Circannual variation in reproduction is pervasive in birds and mammals. In primates, breeding seasonality is variable, with seasonal birth peaks occurring even in year-round breeders. Environmental seasonality is reportedly an important contributor to the observed variation in reproductive seasonality. Given that food availability is the primary factor constraining female reproduction, predictions concerning responsiveness to environmental seasonality focus on females, with studies of males focusing primarily on social factors. We examined the influence of both environmental and social factors on male fecal testosterone (fT) and glucocorticoids (fGC) in moderately seasonally breeding white-faced capuchin monkeys (Cebus capucinus) in Costa Rica. METHODS: Over 17 months, we collected 993 fecal samples from 14 males in three groups. We used LMM to simultaneously examine the relative effects of photoperiod, fruit biomass, rainfall, temperature, female reproductive status (i.e., number of periovulatory periods, POPs), and male age and dominance rank on monthly fT and fGC levels. RESULTS: Male age and rank had large effects on fT and fGC. Additionally, some hormone variation was explained by environmental factors: photoperiod in the previous month (i.e., lagged photoperiod) was the best environmental predictor of monthly fT levels, whereas fGC levels were best explained by lagged photoperiod, fruit biomass, and rainfall. POPs predicted monthly fT and fGC, but this effect was reduced when all variables were considered simultaneously, possibly because lagged photoperiod and POP were highly correlated. CONCLUSIONS: Males may use photoperiod as a cue predicting circannual trends in the temporal distribution of fertile females, while also fine-tuning short-term hormone increases to the actual presence of ovulatory females, which may occur at any time during the year.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».