Ontogeny shapes individual dietary specialization in female European brown bears (Ursus arctos)
Notice bibliographique
Résumé
Individual dietary specialization, where individuals occupy a subset of a population's wider dietary niche, is a key factor determining a species resilience against environmental change. However, the ontogeny of individual specialization, as well as associated underlying social learning, genetic, and environmental drivers, remain poorly understood. Using a multigenerational dataset of female European brown bears (Ursus arctos) followed since birth, we discerned the relative contributions of environmental similarity, genetic heritability, maternal effects, and offspring social learning from the mother to individual specialization. Individual specialization accounted for 43% of phenotypic variation and spanned half a trophic position, with individual diets ranging from omnivorous to carnivorous. The main determinants of dietary specialization were social learning during rearing (13%), environmental similarity (5%), maternal effects (11%), and permanent between-individual effects (9%), whereas the contribution of genetic heritability (3%) was negligible. The trophic position of offspring closely resembled the trophic position of their mothers during the first 3-4 years of independence, but waned with increasing time since separation. Our study shows that social learning and maternal effects were more important for individual dietary specialization than environmental composition. We propose a tighter integration of social effects into studies of range expansion and habitat selection under global change.
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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) | 0,001 | 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 ».