Effects of rainfall, forage biomass, and population density, on survival and growth of juvenile kangaroos
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A central goal of ecology is to understand how environmental variation affects populations. Long-term studies of marked individuals can quantify the effects of environmental variation on key life-history traits. We monitored the survival and growth of 336 individually marked juvenile eastern grey kangaroos (Macropus giganteus), a large herbivore living in a seasonal but unpredictable environment. During our 12-year study, the population experienced substantial variation in rainfall, forage biomass, and density. We used structural equation modeling to determine how variation in temperature and rainfall affected juvenile survival and growth through its effect on forage biomass and population density. Independently of population density, forage biomass had strong positive effects on survival from 10 to 21 months. At low population density, forage biomass also had a positive effect on skeletal growth to 26 months. Increasing maternal body condition improved rearing success for daughters but not for sons. High population density reduced skeletal growth to 26 months for both sexes. Rainfall had an increasingly positive effect on forage biomass at high temperatures, indicating a seasonal effect on food availability. Our study reveals interacting effects of environmental variation on juvenile survival and growth for a large mammal with a conservative reproductive strategy that experiences substantial stochasticity in food availability.
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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 ».