The diet of the common wombat (Vombatus ursinus) above the winter snowline in the decade following a wildfire
Notice bibliographique
Résumé
The use of high elevations with deep snow cover presents a challenge to mammalian herbivores, which is exacerbated by subalpine vegetation dynamics such as slow regrowth following disturbance. We postulated that post-fire responses of common wombats (Vombatus ursinus) at high elevations would differ from those at low elevations. We examined the winter diet of common wombats in the Snowy Mountains in the decade after fire in burnt and unburnt areas and compared our results to published diet studies from low elevations. Optimal foraging theory predicts that as food resources become scarce herbivores respond by widening their choice of foods, yet we found that wombats have only marginally wider dietary breadth at higher than at lower elevations in terms of plant forms and diet breadth in terms of species was not greater. The use of shrubs and the tall herb Dianella tasmanica enables wombats to reduce the energetic costs of digging for food in snow. Able to survive fire in a burrow, the wombat is then capable of responding to reduced foraging opportunities following fire by broadening the range of species consumed and adopting foraging strategies that exploit temporally improved food quality, demonstrated by the greater proportion of grass consumed in burnt sites.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».