Brown bear skin-borne secretions display evidence of individuality and age-sex variation
Notice bibliographique
Résumé
Scent originates from excretions and secretions, and its chemical complexity in mammals translates into a diverse mode of signalling. Identifying how information is encoded can help to establish the mechanisms of olfactory communication and the use of odours as chemical signals. Building upon existing behavioural and histological literature, we examined the chemical profile of secretions used for scent marking by a solitary, non-territorial carnivore, the brown bear (Ursus arctos). We investigated the incidence, abundance, and uniqueness of volatile organic compounds (VOCs) from cutaneous glandular secretions of 12 wild brown bears collected during late and post-breeding season, and assessed whether age-sex class, body site, and individual identity explained profile variation. VOC profiles varied in the average number of compounds, compound incidence, and compound abundance by age-sex class and individual identity (when individuals were grouped by sex), but not by body site. Mature males differed from other age-sex classes, secreting fewer compounds on average with the least variance between individuals. Compound uniqueness varied by body site and age for both males and females and across individuals. Our results indicate that brown bear skin-borne secretions may facilitate age-sex class and individual recognition, which can contribute towards further understanding of mating systems and social behaviour.
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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 | 0,001 | 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 ».