Does prey density predict characteristics of primiparity in a solitary and specialized predator, the Canada lynx (<i>Lynx canadensis</i>)?
Notice bibliographique
Résumé
Age at primiparity is a flexible life-history trait that purportedly responds to changing population dynamics and variable resource abundance. We examined placental scars in yearling Canada lynx (Lynx canadensis (Kerr, 1792)) from the island of Newfoundland and used pregnancy rates and litter sizes to indicate primiparity. We modelled these lynx productivity data with snowshoe hare (Lepus americanus Erxleben, 1777) population attributes using seven multiple a priori competing hypotheses. Hare abundance showed peak, decline, and increase phases, and densities based on capture–mark–recapture estimates ranged from 0.11 to 1.19 hares·ha−1. Overall, yearling pregnancy rate was 23.5% and the model with hare abundance fitted alone had the most support. However, surprisingly hare abundance explained little (6%) variation in yearling pregnancy rate. Mean (±SE) litter size was 3.51 ± 0.27. None of our covariate models provided unequivocal support for predicting yearling litter size. We speculate that individuals may exhibit behavioural plasticity such that they can dampen the impact of primary prey abundance on yearling pregnancy rate by exploiting alternate prey. Furthermore, intraspecific social interactions may provide additional insight into the determinants of pregnancy rate in yearling lynx.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».