Sex‐specific seasonal variation in puma and snow leopard home range utilization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Territory size is often larger for males than for females in species without biparental care. For large solitary carnivores, this is explained by males encompassing a set of female territories to monopolize their reproduction during mating (area maximization). However, males are expected to behave more like females outside of breeding, with their area utilization being dependent on the range required to secure food resources (area minimization). To examine how male and female solitary carnivores adjust their spatial organization during the year as key resources (mates and prey) change, we radio‐collared 17 pumas (Puma concolor; nine males and eight females) and 14 snow leopards (Panthera uncia; seven males and seven females) and estimated home range size and overlap on two temporal scales (annual vs. monthly). Contrary to expectation, we found no evidence that males monopolized females (the mean territory overlap between females and the focal male during the mating season was 0.28 and 0.64 in pumas and snow leopards, respectively). Although male–male overlap of annual home ranges was comparatively high (snow leopards [0.21] vs. pumas [0.11]), monthly home range overlaps were small (snow leopards [0.02] vs. pumas [0.08]) suggesting strong territoriality. In pumas, both males and females reduced their monthly home ranges in winter, and at the same time, prey distribution was clumped and mating activity increased. In snow leopards, females showed little variation in seasonal home range size, following the seasonal stability in their primary prey. However, male snow leopards reduced their monthly home range utilization in the mating season. In line with other studies, our results suggest that female seasonal home range variation is largely explained by changes in food resource distribution. However, contrary to expectations, male territories did not generally encompass those of females, and males reduced their home ranges during mating. Our results show that male and female territorial boundaries tend to intersect in these species, and hint at the operation of female choice and male mate guarding within these mating systems.
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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 | 0,000 |
| 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 ».