Environmental and evolutionary effects on horn growth of male bighorn sheep
Notice bibliographique
Résumé
The development of male secondary sexual characters such as antlers or horns has substantial biological and socio‐economic importance because in many species these traits affect male fitness positively through sexual selection and negatively through trophy hunting. Both environmental conditions and selective hunting can affect horn growth but their relative importance remains unexplored. We first examined how a large‐scale climate index, the Pacific Decadal Oscillation (PDO), local weather and population density influenced both absolute and relative annual horn growth from birth to three years of male bighorn sheep Ovis canadensis over 42 years. We then examined the relative influence of environmental conditions and evolution mainly driven by trophy hunting on male horn length at three years of age. Horn growth was positively influenced by low population density and warm spring temperature, suggesting that ongoing climate change should lead to larger horns. Seasonal values of PDO were highly correlated. Horn growth increased with PDO in spring or summer at low density, but was weak at high density regardless of PDO. The interaction between population density and PDO in spring or summer accounted for a similar proportion of the observed annual variation in horn growth (32% or 37%) as did the additive effects of spring temperature and density (34%). When environmental conditions deteriorated, males allocated relatively more resources to summer mass gain than to horn growth, suggesting a conservative strategy favoring maintenance of condition over allocation to secondary sexual characters. Population density explained 27% of the variation in horn length, while evolutionary effects explained 9% of the variance. Thus, our study underlines the importance of both evolution and phenotypic plasticity on the development of a secondary sexual trait.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».