Nutrition and ontogeny influence weapon development in a long-lived mammal
Notice bibliographique
Résumé
Selection in male cervids should optimize allocation of nutritional resources to the competing demands of body growth versus weapon development. We investigated allocation decisions of growing and mature male white-tailed deer (Odocoileus virginianus (Zimmerman, 1780)) from three regions of low, moderate, and high diet quality. We tested (i) if deer under greater nutritional limitations would allocate proportionally less to antler growth, (ii) if antler and body mass became less variable with age, and (iii) if antler size consistently exhibited positive allometry with body mass across age classes and nutritional planes. Greater nutrition increased antler allocation in 2.5 to 4.5 year olds but not in yearlings or prime-aged males. Variability of antler mass decreased with age and was generally less in more fertile regions, but body mass was equally variable across all ages and regions. Antler mass was positively allometric with body mass for all combinations of age class and region but exhibited age- and region-related differences. Our results suggest that accruing body mass is more important to lifetime reproductive success than increasing weapon size. Reduced allometric coefficients in older males likely stem from increasing use of skeletal mineral reserves, selective pressures favoring greater body mass, and possible selection for optimal weapon strength and structure.
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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 | 0,001 | 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 ».