Temporal dynamics of polar bear (<i>Ursus maritimus</i>) pregnancy rates in western Hudson Bay: influence of mass, age and timing of first breeding
Notice bibliographique
Résumé
Reproduction is the most energetically costly undertaking for female mammals and for capital breeders. Understanding factors that influence individual body condition and reproductive success is essential to understanding population demography. We investigated long-term trends in pregnancy rates to assess the impacts of individual and environmental factors on polar bear reproduction. Pregnancy status was determined from serum progesterone levels in blood collected from free-ranging polar bears captured on shore in late summer to early autumn in western Hudson Bay, Canada. We analysed 541 blood samples for progesterone level from 441 individuals from 1991 to 2021 and compared to data from 1982 to 1990 (354 individuals from 476 occasions). We used a generalized linear model to investigate individual and environmental factors that could influence pregnancy rates. The percent of solitary females that were pregnant declined significantly over time and between time periods from 85% in 1982-90 to 73% in 1991-2021. Interannual variation in pregnancy was high, ranging from 46 to 100%. Pregnancy rates were influenced by mass and age, with higher pregnancy rates for heavier females and those >4 and <24 years old. The percentage of pregnant 4-year-old females declined from 82% in 1982-90 to 55% in 1991-2021. The mass of pregnant females declined over time and the lightest pregnant female known to have produced cubs weighed 196 kg in the autumn. We suggest further research is needed to understand mechanisms resulting in pregnancy rate variation, which may be related to previous reproductive status and recent litter loss.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».