Direct and indirect effects of cougar predation on bighorn sheep fitness
Notice bibliographique
Résumé
Predation has direct effects on prey population dynamics through mortality, and it can induce indirect effects through fear. The indirect effects of predation have been documented experimentally, but few studies have quantified them in nature so that their role in prey population dynamics remains controversial. Given the expanding or reintroduced populations of large predators in many areas, the quantification of indirect effects of predation is crucial. We sought to evaluate the direct and indirect fitness effects of intense cougar (Puma concolor) predation using 48 years of data on marked bighorn sheep (Ovis canadensis) on Ram Mountain, Alberta, Canada. We compared years of intense cougar predation with years with no or occasional cougar predation. We first quantified the effects of predation on neonatal, weaning, and overwinter lamb survival, three metrics potentially affected by direct and indirect effects. We then investigated the possible indirect effects of intense cougar predation on lamb production, female summer mass gain, and lamb mass at weaning. We found strong effects of cougar predation on lamb survival, lamb production, and seasonal mass gain of lambs and adult females. In years with high predation, neonatal, weaning, and overwinter lamb survival declined by 18.4%, 19.7% and 20.8%, respectively. Indirect effects included a 14.2% decline in lamb production. Female summer mass gain decreased by 15.6% and lamb mass at weaning declined by 8.0% in years of intense cougar predation. Our findings bring key insights on the impacts of predation on prey fitness by reporting moderate to large effects on recruitment and illustrate the importance of indirect effects of predation on population dynamics.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».