Linking spatial variations in life-history traits to environmental conditions across American black bear populations
Notice bibliographique
Résumé
Spatial variations in food availability may influence life-history traits of wildlife species, particularly in capital breeding species that store energy when food is widely available and catabolize it during energy-intensive reproductive periods. The reproductive success of capital breeders is thus highly dependent on the accumulation of fat reserves. Reproductive success may also improve with access to alternative food resources provided by environments with strong human footprint and anthropogenic disturbances, but these environments may also increase mortality risks of wildlife. We performed a systematic review to extract reproduction and survival traits reported in studies on the American black bear (Ursus americanus), a capital breeder. Based on 94 studies widely distributed across North America, we conducted meta-regression analyses to assess whether interpopulation variation in age at primiparity, litter size of cubs, annual cub survival, and annual survival of adult females were associated with environmental conditions, that is, habitat quality, habitat productivity, and anthropogenic disturbances. We found that mean age at primiparity decreased from around 5 to 4 years old in areas with the highest habitat quality and productivity as well as the highest human population densities compared with those with poor habitat quality and productivity and low human population densities. Mean litter size increased by approximately 13% (from 2 to 2.25 cubs per litter) in areas with the highest compared with the lowest proportion of deciduous forest, while cub survival increased by about 13% (from 60% to 73%) in areas with the highest compared with the lowest coverage of agricultural crops. Adult female survival decreased from 92% to 85% in areas where hunting was allowed. These results provide new insights into the factors associated with variations in reproductive success and survival across populations of a widely distributed species, demonstrating the impact of both natural and anthropogenic factors. Our study highlights the necessity of considering the ongoing changes in the distribution and growth of potential food resources, as well as the growing encroachment of humans into wildlife habitats, when planning management and conservation actions at the scale of a species distribution range.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,092 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».