Quantitative genetics of polar bear (Ursus maritimus) behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Conflict plays a central role in sexual selection by shaping the behaviours and traits that contribute to reproductive success. It drives competition between individuals, influences mate choice and mating strategies, and ultimately shapes the evolution of sexual dimorphism, courtship displays, and other aspects of reproductive behaviour in many species. Informing conservation management strategies aiming at reducing human-wildlife conflicts involves understanding the interplay of genetic, social, and environmental effects on behavioural phenotypic variation. The objectives of this thesis were to investigate the heritable and non-heritable dynamics shaping complex human-polar bear (Ursus maritimus) conflict risk behaviour observed in Churchill, Manitoba. The study aims to understand the influence of climate change and human settlements on population-level behaviour, and understand the individual-level influences of innate, social, and remaining environmental cues driving polar bear conflict risk behaviour expressed by individuals within the Western Hudson Bay subpopulation. These concepts build on the foundations of quantitative genetics and animal behaviour, using data from an extensively monitored wild polar bear subpopulation near Churchill, Manitoba. The findings suggest that conflict risk behaviour is very closely tied to individuals’ ability to survive and reproduce, and that polar bears have a high affinity for environmental learning and for avoiding serious conflicts. Dynamics in conflict risk behaviour over time underscore the influence of environmental stressors, contrasting with minimal cohort effects. Conservation management strategies focused on reducing human-wildlife conflicts should aim to improve the environmental conditions for wildlife by preserving habitat quality and connectivity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».