Getting ready for the winter: Timing and determinants of molt in an alpine ungulate
Notice bibliographique
Résumé
Because growth of new hairs entails energetic costs, individual condition and access to food should determine the timing of molt. Previous studies on the timing of molt in ungulates have mostly focused on the influence of age class and reproductive status, but the effects of body condition and environmental phenology have not been evaluated. Our goal was to assess how intrinsic traits and environmental conditions determine the timing of winter coat shedding in a mountain goat population monitored for 27 years. The date of molt completion followed a U shape with age, suggesting that senescence occurs in terms of the molting process in mountain goats. Juveniles of both sexes delayed molting in a similar fashion, but molt timing differed between sexes during adulthood. Males molted progressively earlier until reaching age when reproduction peaked, after which they started delaying molting again. Females reached earliest molt dates at age of first reproduction and then progressively delayed molt date. Lactating females molted 10 days later than barren females on average, but this only occurred in females in good condition. Thus, although it has been shown that reproduction delays molt in ungulates, our results indicate that body condition can override this effect. Overall, our results revealed that access to both extrinsic and intrinsic resources is one of the key mechanisms driving molting processes in a mammalian herbivore.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».