Territorial scent-marking and proestrus in a recolonizing wild Gray Wolf (<i>Canis lupus</i>) population in central Wisconsin
Notice bibliographique
Résumé
Gray Wolf (Canis lupus) uses scent-marking to communicate breeding status, dominance, and territorial boundaries. Despite its importance for reproduction and pack dynamics, information on scent-marking and proestrus in wild wolf populations is limited to a handful of locations. We estimated the rate of territorial scent-marking and the probability of proestrus in a recolonizing Gray Wolf population near the species southern range extent in eastern North America. An analysis of 221 pack-winters of tracking data show that the incremental addition of one wolf pack increased marking rates by 3.4%, whereas increasing the number of wolves in a pack decreased marking rates by 12.1%. Scent-marking rates subsequently increased from 1.9 times/km during recolonization to 3.0 times/km once the population was saturated. We observed evidence of proestrus from 19 December to 14 March with the highest probability of proestrus occurring around 6 February, after peak marking rates around 26 January. Repeated observations of bloody urinations within individual packs suggest proestrus averages 27.9 days. Our study reveals the role of population growth on territorial behaviours and provides a foundation for studies exploring the role of geographic and temporal variation on territorial and reproductive behaviours in wolves.
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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) | 0,000 | 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 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 ».