Multiple nutritional currencies shape pregnancy in a large herbivore
Notice bibliographique
Résumé
Nutritional condition embodies environmental conditions experienced by animals with survival and reproductive consequences. Body fat is often associated with ungulate fecundity; however, other nutritional currencies may limit fecundity. Using data from 129 moose (Alces alces (Linnaeus, 1758)) monitored over 429 moose-years, we examined the limiting role of multiple nutritional currencies on pregnancy rates while concurrently assessing the influence of age and prior reproduction. Females tended to be pregnant in successive years, suggesting differences in individual or habitat quality. However, probability of pregnancy declined with survival of calves from prior litters, indicating a reproductive cost to rearing offspring. Pregnancy was positively associated with serum iron (Fe), body fat, body mass, and serum protein. The best model predicting pregnancy included serum Fe, body fat, and age class, with serum Fe being the strongest single predictor. Moose with Fe concentrations considered deficient in cattle (Bos taurus Linnaeus, 1758) had pregnancy rates of 33%–35%, whereas 89%–91% of individuals with sufficient Fe were pregnant. We subsequently evaluated hypotheses concerning factors potentially limiting Fe concentrations, including Fe-deficient diet, chronic infection, parasitism, and malnutrition. The best supported hypothesis was energy and protein malnutrition constrained Fe stores. We conclude that subclinical anemia due to nutritional constraints can limit or indicate limits in moose fecundity.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».