Neonatal antipredator tactics shape female movement patterns in large herbivores
Notice bibliographique
Résumé
Caring for newborn offspring hampers resource acquisition of mammalian females, curbing their ability to meet the high energy expenditure of early lactation. Newborns are particularly vulnerable, and, among the large herbivores, ungulates have evolved a continuum of neonatal antipredator tactics, ranging from immobile hider (such as roe deer fawns or impala calves) to highly mobile follower offspring (such as reindeer calves or chamois kids). How these tactics constrain female movements around parturition is unknown, particularly within the current context of increasing habitat fragmentation and earlier plant phenology caused by global warming. Here, using a comparative analysis across 54 populations of 23 species of large herbivores from 5 ungulate families (Bovidae, Cervidae, Equidae, Antilocapridae and Giraffidae), we show that mothers adjust their movements to variation in resource productivity and heterogeneity according to their offspring's neonatal tactic. Mothers with hider offspring are unable to exploit environments where the variability of resources occurs at a broad scale, which might alter resource allocation compared with mothers with follower offspring. Our findings reveal that the overlooked neonatal tactic plays a key role for predicting how species are coping with environmental variation.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».