UNGULATES SEARCH FOR THE IDEAL HOME: HOW PREDATION AND FORAGE DIFFERENTIALLY AFFECT MALES AND FEMALES IN A PARTIALLY MIGRATORY POPULATION
Notice bibliographique
Résumé
Migration is a strategy used across taxa to access resources in temporally heterogenous landscapes. Migratory species can attain higher abundances because access to higher quality resources, and/or reduction in predation risk. However, most migratory species occur in partially migratory populations, a mix of migratory and non-migratory, resident individuals. I first investigate the potential mechanisms maintaining partial migration in a partially migratory elk (Cervus canadensis) population. I test whether the theory of Ideal Free Distribution (IFD) can explain the coexistence of different migratory tactics in a partially migratory population. IFD predicts that individuals exhibit density-dependent vital rates and should select different migratory tactics to maximize individual fitness, resulting in equal fitness () between tactics. We found density dependent pregnancy and adult female survival for residents, providing a fitness incentive to switch tactics. Despite differences in vital rates between tactics, mean λ (fitness) was equal, as predicted by IFD, because individual females switched tactics toward those of higher fitness. Next, I tested the Reproductive Strategy Hypothesis (RSH) for sexual segregation in the context of partial migration. I compared males and females for differences in their use and selection for forage and predation risk across spatiotemporal scales. I found support for the RSH as males adopted the migratory tactic with the highest forage quality and used higher quality forage than females. In summer, females avoided the primary predator of neonate calves further supporting the RSH, but potentially at the expense of increased exposure to wolf predation risk. Antler growth and development was driven by age and forage quality, and because migration increased forage quality, migration likely benefits male reproductive success, also supporting the RSH. Finally, I investigated the effect of age, forage, predation and harvest on male elk survival. Male elk survival was largely a function of age, as human harvest was the primary cause of mortality and antler-point-restrictions resulted in low survival for male elk over 4 years of age (S=0.42). My work demonstrates ecological drivers of population dynamics of partially migratory ungulates that has global relevance given recent declines in migratory large ungulate populations and migratory routes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».