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Enregistrement W3134187751 · doi:10.1371/journal.pone.0247964

The smell of success: Reproductive success related to rub behavior in brown bears

2021· article· en· W3134187751 sur OpenAlexafffundabout
Andrea T. Morehouse, Anne E. Loosen, Tabitha A. Graves, Mark S. Boyce

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDisney Worldwide Conservation FundNational Park ServiceU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyU.S. Fish and Wildlife ServiceMontana Department of Natural Resources and ConservationAlberta Innovates Bio SolutionsU.S. Bureau of Land ManagementAlberta Ecotrust FoundationInternational Association for Bear Research and ManagementNational Science FoundationTD Friends of the Environment FoundationYellowstone to Yukon Conservation InitiativeSafari Club International FoundationDivision of Environmental BiologyNature Conservancy of CanadaAlberta Environment and ParksParks CanadaAlberta InnovatesShell CanadaUniversity of AlbertaAlberta Conservation Association
Mots-clésUrsusBiologyOffspringZoologyRubbingReproductive successEcologyDemographyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several species of bears are known to rub deliberately against trees and other objects, but little is known about why bears rub. Patterns in rubbing behavior of male and female brown bears (Ursus arctos) suggest that scent marking via rubbing functions to communicate among potential mates or competitors. Using DNA from bear hairs collected from rub objects in southwestern Alberta from 2011-2014 and existing DNA datasets from Montana and southeastern British Columbia, we determined sex and individual identity of each bear detected. Using these data, we completed a parentage analysis. From the parentage analysis and detection data, we determined the number of offspring, mates, unique rub objects where an individual was detected, and sampling occasions during which an individual was detected for each brown bear identified through our sampling methods. Using a Poisson regression, we found a positive relationship between bear rubbing behavior and reproductive success; both male and female bears with a greater number of mates and a greater number of offspring were detected at more rub objects and during more occasions. Our results suggest a fitness component to bear rubbing, indicate that rubbing is adaptive, and provide insight into a poorly understood behaviour.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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