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Enregistrement W2795136682 · doi:10.1038/s41467-018-03506-3

Hunting regulation favors slow life histories in a large carnivore

2018· article· en· W2795136682 sur OpenAlexafffund
Joanie Van de Walle, Gabriel Pigeon, Andreas Zedrosser, Jon E. Swenson, Fanie Pelletier

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern StudiesUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCenter for Advanced Study, University of Illinois at Urbana-ChampaignNaturvårdsverketAustrian Science FundSvenska Jägareförbundet
Mots-clésCarnivoreBiologyEvolutionary biologyGeographyEcologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an important extrinsic source of mortality, harvest should select for fast reproduction and accelerated life histories. However, if vulnerability to harvest depends upon female reproductive status, patterns of selectivity could diverge and favor alternative reproductive behaviors. Here, using more than 20 years of detailed data on survival and reproduction in a hunted large carnivore population, we show that protecting females with dependent young, a widespread hunting regulation, provides a survival benefit to females providing longer maternal care. This survival gain compensates for the females' reduced reproductive output, especially at high hunting pressure, where the fitness benefit of prolonged periods of maternal care outweighs that of shorter maternal care. Our study shows that hunting regulation can indirectly promote slower life histories by modulating the fitness benefit of maternal care tactics. We provide empirical evidence that harvest regulation can induce artificial selection on female life history traits and affect demographic processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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