Influence of environmental conditions on sex allocation in the black rhinoceros population of Mkhuze Game Reserve, South Africa
Bibliographic record
Abstract
According to the Trivers–Willard and local resource competition (LRC) hypotheses, for species where reproductive success is more variable in one sex, natural selection may lead to a bias in sex allocation of a female’s offspring according to her body condition. The extrinsic modification hypothesis (EMH) suggests that offspring sex can also be influenced by environmental conditions experienced by mothers. We investigated the influence of rainfall, El Niño-Southern Oscillation (ENSO), population size and burning, in the year before conception and during pregnancy, on sex allocation in the black rhinoceros population of Mkhuze Game Reserve, South Africa, during 1970–2007. Females were more likely to have a male calf as rainfall during pregnancy increased, supporting the Trivers–Willard hypothesis. Also, the probability of having a male calf increased with population size, supporting the LRC hypothesis. Calf sex allocation was not influenced by ENSO. In conclusion, local environmental conditions may influence sex allocation in black rhinoceros, thereby supporting the EMH. Burning and population size may influence sex allocation in black rhinoceros, and yet can be manipulated by managers. Thus, this knowledge can be applied to improve population structure assessments and management regimes, especially in enclosed reserves, which is essential to maintain endangered species’ productivity. Selon l’hypothèse de Trivers-Willard et celle de la compétition pour les ressources locales (LRC), pour des espèces où le succès reproducteur est plus variable chez un des sexes, la sélection naturelle peut entraîner un biais dans la détermination du sexe de la descendance d’une femelle selon sa condition physique. L’hypothèse de modification extrinsèque (EMH) suggère que le sexe de la progéniture peut aussi être influencé par les conditions environnementales rencontrées par les mères. Nous avons étudié l’influence de la pluviométrie, du phénomène d’oscillation australe d’El Nino(ENSO), de la taille de la population et des feux contrôlés, dans l’année qui précède la conception et au cours de la gestation, sur la détermination du sexe dans la population de rhinos noirs de la Réserve de chasse de Mkhuze, en Afrique du Sud, entre 1970 et 2007. Les femelles étaient plus susceptibles de donner naissance à des mâles lorsque la pluviométrie durant la gestation augmentaient, ce qui conforte l’hypothèse de Trivers-Willard. La probabilité de donner naissance à un mâle augmentait aussi avec la taille de la population, ce qui conforte l’hypothèse de LRC. L’allocation du sexe du jeune n’était pas influencée par l’ENSO. En conclusion, les conditions environnementales locales peuvent influencer la détermination du sexe du jeune chez le rhinocéros noir, supportant ainsi l’EMH. Les feux contrôlés et la taille de la population influencent l’allocation du sexe chez le rhinocéros noir, et peuvent être manipulés par les gestionnaires. Donc cette information peut être utilisée pour améliorer les évaluations de structure de population et les régimes de gestion, particuliérement dans les réserves clôturées, ce qui est essentiel pour préserver la productivité des espéces menacées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".