Influences of Individual and Environmental Factors on Body Condition in Female Elk
Notice bibliographique
Résumé
Ungulate body condition is often considered to reflect the nutritional resources on the landscape but is ultimately influenced by more than forage as body condition integrates both energetic costs and benefits. Variation in female body condition is driven by both individual and environmental factors, such as age and reproductive effort or forage resources and predation risk, respectively. Our research evaluates how individual and environmental factors influence ingesta-free body fat (IFBF) in female elk (Cervus canadensis) to improve understanding and interpretation of body condition data. We collected seven years (2015-2021) of IFBF data from monitored and recaptured female elk (n = 139) in the Ya Ha Tinda (YHT) population in Alberta, Canada. We determined the best fitting generalized linear mixed-effects model to explain IFBF as a function of individual and environmental factors. Our top model included only prior summer calf survival as a predictor variable, with the second model (DAICc = 1.42) including both prior summer calf survival and average prior summer forage biomass. Our final top model predicts that a female elk whose calf survives the previous summer will have 3.28 percentage points (95% CI: 2.38, 4.19) lower body fat levels in winter compared to a female elk whose calf did not survive the summer. The importance of prior summer calf survival as an explanatory variable and the large size of its effect indicates that changes in reproductive costs driven by predation influence variation in female body fat more significantly than environmental factors like access to forage in this system. Our research helps scientists and managers interpret variation in ungulate body condition data and understand the important effects of juvenile survival on adult ungulate female body condition in the context of expanding predator communities across North America.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».