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Record W2212185368

Stratégies de reproduction des femelles du kangourou géant (Macropus giganteus)

2014· article· fr· W2212185368 on OpenAlexfundno aff
Uriel Gélin

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicRangeland Management and Livestock Ecology
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHolsworth Wildlife Research Endowment
KeywordsReproductionBiologyMacropusZoologyEcologyMarsupial
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La reproduction entraîne des dépenses énergétiques importantes chez les femelles mammifères. Ces dépenses sont supposées diminuer l'énergie disponible pour d'autres traits positivement corrélés à l'aptitude phénotypique et augmenter les besoins d'alimentation. Toutefois, des différences individuelles dans la capacité d'acquisition et d'allocation peuvent masquer l'impact négatif de l'effort reproducteur. La manipulation expérimentale de l'effort reproducteur et le contrôle statistique des effets individuels sont deux approches puissantes et complémentaires mises en œuvre dans le cadre de mon étude afin de contrôler pour l'hétérogénéité individuelle. Elles ont permis de montrer clairement un coût de la reproduction chez le kangourou gris de l'Est (Macropus giganteus). Dans un premier temps, nous avons trouvé que le coût de la reproduction affectait le montant d'énergie alloué à certaines fonctions somatiques (CHAPITRE I). L'effort reproducteur diminuait le gain de masse et la croissance des jambes pour des intervalles de capture supérieurs à deux ans. Chez les femelles non manipulées, un effet négatif sur le gain de masse était aussi observable pour un intervalle inférieur à 3 ans. À l'échelle de deux événements successifs de reproduction, le gain de masse et dans une moindre mesure la croissance des bras, mais non des jambes diminuaient avec un effort reproducteur plus important à la précédente reproduction. Ensuite, nous avons démontré qu'il y avait un coût de la reproduction en terme de futur succès reproducteur (CHAPITRE II). Les individus dont l'effort reproducteur avait été diminué expérimentalement produisaient davantage de jeunes qui survivaient au stade 'LPY', âgés approximativement de 7 mois, que les femelles contrôles. Ils diminuaient également davantage leur taux de reproduction en allongeant l'intervalle entre les naissances, mais la survie au sevrage n'était pas affectée. Le CHAPITRE III montre que les femelles adaptaient leur comportement alimentaire en fonction de leur statut reproducteur. En comparaison avec les individus manipulés ou ayant perdu leur jeune, les femelles allaitantes augmentaient leur temps passé à s'alimenter durant la journée, l'intensité de leurs bouchées et de leur mastication sans impliquer de compromis avec la vigilance. Nous avons aussi découvert que la survie au sevrage du jeune précédent menait à une augmentation du taux de bouchées pour l'année en cours. Les CHAPITRES I et II ont mis en évidence l'effet non négligeable des différences individuelles sur la détection des coûts de la reproduction. En effet, en l'absence de manipulation expérimentale ou de contrôle statistique, aucun compromis n'était détecté autant en terme de croissance que de prochaine reproduction. Au contraire, des corrélations positives entre l'effort reproducteur et les autres traits ont été trouvées. Le CHAPITRE I suggérait notamment que cette variabilité du succès reproducteur était liée à l'hétérogénéité individuelle dans le gain de masse maternelle qui augmentait la survie du jeune. Dans le CHAPITRE II, une corrélation positive entre les probabilités d'avoir un 'LPY' lors de deux événements successifs de reproduction suggérait que certaines femelles étaient capables de mener à bien ou non leur reproduction, mais cela indépendamment de l'effort reproducteur précédent. Enfin dans le dernier CHAPITRE (III), l'effet aléatoire était significatif dans l'analyse de différents comportements d'alimentation, ce qui pourrait être lié aux différences de gain de masse des femelles présentées dans le CHAPITRE I. Certaines contraintes individuelles affectant le coût de la reproduction ont été identifiées. La masse et la condition corporelle augmentaient le succès reproducteur et diminuaient l'intervalle entre deux naissances successives (CHAPITRES I et II), mais contrairement à de précédentes études le comportement d'alimentation des femelles n'était pas affecté par leur masse (CHAPITRE III). L'âge des individus avait également une influence. Les jeunes femelles croissaient davantage, avaient aussi une prise alimentaire plus importante et subissaient un coût de reproduction supérieur. Ce dernier se traduisait par un taux d'échec plus élevé à la reproduction suivante si les jeunes femelles avaient eu un jeune l'année précédente (CHAPITRES I, II et III). Des contraintes environnementales fortes influençaient la reproduction des femelles. La croissance, le succès reproducteur, l'intervalle entre les naissances et les comportements d'alimentation variaient suivant le site et l'année d'étude. Le site du Promontory et l'année 2011 apparaissaient particulièrement limitants. En effet en 2011, le gain de masse et le succès reproducteur ont diminué et l'intervalle de naissance et la prise de nourriture pour les femelles allaitantes ont augmenté (CHAPITRE I,II et III). Nous cherchions également à mettre au jour une allocation différentielle des mères suivant le sexe de leur jeune. Si le coût supérieur d'avoir un mâle par rapport à une femelle était évident quant aux taux de bouchées (CHAPITRE III), il s'est avéré plus difficile à détecter sur d'autres traits. À Anglesea, les jeunes mères avaient moins de probabilité d'avoir un jeune qui atteigne le stade 'LPY' après avoir eu un fils qu'une fille (CHAPITRE II). Toutefois, des résultats contraires à nos attentes ont été trouvés, du moins au premier abord, sur la croissance et le succès reproducteur subséquent. Ainsi, les femelles qui avaient eu une fille perdaient davantage de masse (CHAPITRE I) et avaient généralement une probabilité moindre de produire un jeune qui atteigne le stade 'LPY' ou qui soit sevré par la suite (CHAPITRE II). En revanche, l'intervalle de naissance n'était pas différent suivant le sexe du jeune alors qu'il était fortement affecté par le coût de la reproduction démontré grâce à la manipulation, invoquant une autre explication qu'un coût supérieur des filles par rapport aux fils. En effet, les femelles qui étaient en mauvaise condition corporelle gagnaient de la masse quand elles produisaient une fille, mais pas un fils (CHAPITRE I). De surcroît, les jeunes mères avaient moins de chances de sevrer un jeune à l'événement de reproduction suivant si elles avaient eu un fils plutôt qu'une fille, et le succès reproducteur des mères des fils n'était plus différent de celui des mères des filles dans les années plus difficiles (CHAPITRE II). Enfin, les mères des fils augmentaient la quantité de nourriture ingérée si elles avaient sevré un jeune l'année précédente, mais les mères des filles la diminuaient. Ces différents résultats suggéraient fortement qu'un ajustement du sexe-ratio était utilisé quand les ressources individuelles ou environnementales contraignaient davantage la reproduction. En conclusion, pour limiter le décalage entre les besoins énergétiques et la disponibilité en nourriture, les femelles chez le kangourou gris de l'Est pourraient modifier l'allocation de leurs ressources à la reproduction en reportant la prochaine mise bas et en produisant un jeune du sexe le moins coûteux en accord avec les contraintes individuelles et environnementales. Ces résultats soulignent l'importance d'études avec un suivi individuel sur plusieurs années afin de pouvoir comprendre la variabilité des stratégies de reproduction et leurs conséquences sur la dynamique des populations.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.008

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.184
Teacher spread0.175 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2014
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