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Enregistrement W1988656162 · doi:10.5735/085.050.0402

Vole Damage to Woody Plants Reflects Cumulative Rather than Peak Herbivory Pressure

2013· article· en· W1988656162 sur OpenAlexaff
Sonja Gilbert, Kai Norrdahl, Jocelyn Martel, Tero Klemola

Notice bibliographique

RevueAnnales Zoologici Fennici · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSuomen Kulttuurirahasto
Mots-clésHerbivoreVoleGrazingBiologyHerbaceous plantWoody plantEcologyAbundance (ecology)ForageBank volePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vole grazing may be a step-function, with a critical threshold density, at which voles expand their preferred diet to lower quality forage (threshold herbivory hypothesis). Accordingly, we predicted that the establishment of unpalatable woody plants would be more strongly associated with peak herbivore abundances than with cumulative herbivory at lower numbers. We also investigated whether damage level is better explained by actual vole numbers or by numbers adjusted to the carrying capacity of the herbaceous vegetation. Our results did not support the threshold-density hypothesis. Cumulative herbivory explained the probability of sapling damage better than peak herbivory; sapling survival and growth were equally well explained by mean- and peak-vole abundances. Even at low abundances, herbivory was extended to all woody species; the damage level, however, varied according to the palatability of the woody species. Actual herbivore numbers explained sapling damage better than did abundance adjusted to carrying capacity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,007

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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