“The landscape of love”: sex-specific habitat-use during the mating season in a solitary large carnivore
Notice bibliographique
Résumé
Context: In mammals, reproductive strategies and movement behavior can differ between sexes, influenced by biological and environmental factors. Whereas males typically adopt a "roam-to-mate" strategy, increasing movement to locate females, females may also adjust their behavior to enhance mating opportunities. Habitat and human disturbance can further shape the spatial structure of mating encounters. Objectives: This study investigates sex-specific habitat use during mating in brown bears. We test (1) which habitats facilitate initial male-female encounters, and (2) how habitat use differs between solitary and consorting individuals, focusing on sex-based differences and responses to anthropogenic features. Methods: We used GPS data from 70 unique adult brown bears (44 females, 26 males) during the mating season in Sweden (2006-2016). We contrasted initial encounter areas of male-female pairs with surrounding available habitat to assess encounter site preferences, accounting for natural and anthropogenic landscape features. Additionally, we compared habitat use for each sex when solitary versus consorting. Results: Bears most often encountered the opposite sex in clearcuts and young forests. When consorting, males moved farther away from anthropogenic areas than when solitary and increased their use of clearcuts, whereas females reduced their use of young and old forests, in contrast to males. Both sexes approached roads more when consorting. Conclusion: This study revealed distinct sex-specific habitat preferences during brown bear consorting behavior, supporting the evidence of female "roam-to-mate" behavior by adjusting to males' habitat use. Our findings emphasize the importance of managing anthropogenic landscapes for conservation efforts, especially if they disrupt mating behaviors. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10980-025-02250-6.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 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 ».