Intrapopulation foraging niche variation between phenotypes and genotypes of Spirit bear populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Foraging niche variation within a species can contribute to the maintenance of phenotypic diversity. The multiniche model posits that phenotypes occupying different niches can contribute to the maintenance of balanced polymorphisms. Using coastal populations of black bears (Ursus americanus kermodei)from British Columbia, Canada, we examined potential foraging niche divergence between phenotypes (black and white “Spirit” coat color) and between genotypes (black‐coated homozygote and heterozygous). We applied the Bayesian multivariate models, with biotracers of diet (δ13C and δ15N) together comprising the response variable, to draw inference about foraging niche variation. Variance–covariance matrices from multivariate linear mixed‐effect models were visualized as the Bayesian standard ellipses in δ13C and δ15N isotopic space to assess potential seasonal and annual niche variation between phenotypes and genotypes. We did not detect a difference in annual isotopic foraging niche area in comparisons between genotypes or phenotypes. Consistent with previous field experimental and isotopic analyses, however, we found that white phenotype Spirit bears were modestly more enriched in δ15N during the fall foraging season, though with our modest sample sizes these results were not significant. Although also not statistically significant, variation in isotopic niches between genotypes revealed that heterozygotes were moderately more enriched in δ13C along hair segments grown during fall foraging compared with black‐coated homozygotes. To the extent to which the pattern of elevated δ15N and δ13C may signal the consumption of salmon (Oncorhynchusspp.), as well as the influence of salmon consumption on reproductive fitness, these results suggest that black‐coated heterozygotes could have a minor selective advantage in the fall compared with black‐coated homozygotes. More broadly, our multivariate approach, coupled with knowledge of genetic variation underlying a polymorphic trait, provides new insight into the potential role of a multiniche mechanism in maintaining this rare morph of conservation priority in Canada's Great Bear Rainforest and could offer new understanding into polymorphisms in other 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».