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Enregistrement W1221250572 · doi:10.1139/x10-053

Demography of snowshoe hares in relation to regional climate variability during a 10-year population cycle in interior AlaskaThis article is one of a selection of papers from The Dynamics of Change in Alaska’s Boreal Forests: Resilience and Vulnerability in Response to Climate Warming.

2010· article· en· W1221250572 sur OpenAlexvenueno aff
Knut Kielland, Karl Olson, E. S. Euskirchen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésSnowshoe hareOvis canadensisSnowPredationBiologyEcologyPopulationClimate changeAnnual cycleForageGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We monitored populations of snowshoe hares ( Lepus americanus , Erxleben) in interior Alaska for 10 years from 1999 to 2008. During this period, fall densities of hares fluctuated approximately 14-fold. High population growth rates over summer (λ = 1.83–8.00) were followed by large population declines over winter (λ = 0.16–0.82). Young-of-the-year hares tended to gain mass over winter, while adult hares tended to loose body mass. The average mass of adult hares was significantly lower during the low phase of the cycle compared with when hares were abundant. Overwinter survival of juveniles relative to adults decreased strongly as a function of the frequency of snowfall events. However, effects of temperature and precipitation on hare demography were season dependent and appear to act as modifiers of the primary controls over population dynamics (predation and food) rather than as direct sources of mortality. The rapid changes in green-up and snow-up in interior Alaska may affect forage conditions as well as the timing of molt in snowshoe hares. The strength of these interactions may increase in importance if the asynchrony of environmental seasonality and life history traits of snowshoe hares becomes more pronounced as the climate continues to change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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