Effects of weather and social factors on hormone levels in the European badger (Meles meles)
Notice bibliographique
Résumé
Animals in the wild continually experience changes in environmental and social conditions, which they respond to with behavioural, physiological and morphological adaptations related to individual phenotypic quality. During unfavourable environmental conditions, reproduction can be traded-off against self-maintenance, mediated through changes in reproductive hormone levels. Using the European badger (Meles meles) as a model species, we examine how testosterone in males and oestrogens in females respond to marked deviations in weather from the long-term mean (rainfall and temperature, where badger earthworm food supply is weather dependent), and to social factors (number of adult males and females per social group and total adults in the population), in relation to age, weight and head-body length. Across seasons, testosterone levels correlated postively with body weight and rainfall variability, whereas oestrone correlated positively with population density, but negatively with temperature variability. Restricting analyses to the mating season (spring), heavier males had higher testosterone levels and longer females had higher oestradiol levels. Spring oestrone levels were lower when temperatures were above normal. That we see these effects for this generally adaptive species with a broad bioclimatic niche serves to highlight that climatic effects (especially with the threat of anthropogenic climate change) on reproductive physiology warrant careful attention in a conservation context.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».