Variance in lifetime reproductive success of male polar bears
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the important role that population density plays in ecological and evolutionary processes, studies of solitary species that occur at low densities remain scarce. In the context of mating systems, density is expected to influence the ability of males to find and monopolize mates, in turn, influencing variance in lifetime mating/reproductive success and the opportunity for selection. Herein, we investigate variance in male lifetime mating success (LMS), lifetime reproductive success (LRS), and the mating system of a sexually dimorphic carnivore that occurs at low densities, the polar bear (Ursus maritimus). Across 17 cohorts, born from 1975 to 1991, male LMS ranged from 0 to10 mates and LRS from 0 to 14 cubs; 40% of known-age males were not known to have reproduced. The opportunity for sexual selection (Is = 1.66, range = 0.60–4.99) and selection (I = 1.76, range: 0.65–4.89) were low compared to species with similar levels of sexual size dimorphism. Skew in male LRS was also low but significant for most cohorts indicating nonrandom reproductive success. Age-specific reproductive success was biased toward males from 11 to 17 years of age, with variation in fecundity (54%) but not longevity (10%) playing an important role in male reproduction. Our results support a growing body of evidence that suggests that male-biased size dimorphism and polygynous mating systems need not be associated with high variance in male mating and/or reproductive success.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».