Effet de la chasse aux trophées sur le comportement de prise de risque des béliers d’une population sauvage de mouflons d’Amérique (Ovis canadensis)
Bibliographic record
Abstract
Les humains exploitent les animaux sauvages depuis des milliers d'années. De récentes études indiquent cependant que l'exploitation humaine est sélective et peut causer une pression de sélection menant à des changements écologiques et évolutifs dans les populations exploitées. Les réponses à cette pression de sélection sont bien connues pour les traits morphologiques et d'histoire de vie, mais on a accordé moins d'attention à la sélection sur des traits comportementaux, en particulier dans les systèmes terrestres. Mon projet visait donc à évaluer si la chasse aux trophées d’une population sauvage de mouflons d’Amérique (Ovis canadensis) entrainait une sélection sur le comportement des béliers. Pour ce faire, j'ai utilisé les données du programme de suivi à long terme de la population de mouflons d'Amérique de Ram Mountain, Alberta. Mes résultats montrent que les béliers présentaient des différences constantes en comportement et en croissance et que la prise de risques était associée à une croissance plus rapide des cornes. En retour, les mâles à croissance rapide devenaient légaux plus rapidement et pouvaient donc être abattus légalement par les chasseurs à un plus jeune âge. Pourtant, si la survie en bas âge était plus élevée chez les mâles plus téméraires, il n'y avait pas d'effet évident du comportement sur la survie des béliers plus tard dans leur vie et ce qu’ils soient morts de façon naturelle ou par la chasse. L’analyse du lien causal entre le comportement et la croissance des cornes a permis de montrer que la prise de risques n’était qu’en partie responsable de croissance et qu’un ou plusieurs autres facteurs pouvaient causer la corrélation positive entre ces deux variables. Ceci pourrait expliquer en partie pourquoi je n’ai trouvé aucune évidence de sélection sur le comportement induite par l'exploitation de cette population malgré des corrélations positives entre la prise de risques, la croissance des cornes et la disponibilité des béliers aux chasseurs. Ce projet a permis l’avancement de principes fondamentaux en écologie animale, comportementale et évolutive en montrant entres autres que non seulement des différences répétables en comportement individuel pouvaient exister dans une population sauvage de grands mammifères terrestres, mais aussi que ces différences pouvaient être liées à des traits d’histoire de vie comme la croissance et la survie début de vie. Le projet souligne aussi la difficulté de faire des prédictions générales sur la sélection induite par la récolte sélective en montrant notamment comment des corrélations entre des traits phénotypiques peuvent créer des fausses impressions de sélection. Par son approche intégrative unique, le projet illustre aussi comment la combinaison de méthodes statistiques variées et l’utilisation d’analyses causales pourrait offrir une piste de solution pour permettre de mieux comprendre le potentiel de l'exploitation humaine à sélectionner sur le comportement de populations sauvages.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".