Spring Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) predicts annual variation in timing of peak faecal crude protein in mountain ungulates
Notice bibliographique
Résumé
Summary In recent years, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) has been used to assess the relationships between habitat quality and animal life‐history traits. Since numerous ecological studies now use NDVI rather than perform direct vegetation assessments, field validations are essential to provide confidence in the biological significance of NDVI estimates. While some studies have compared NDVI with plant biomass, very few examined the relationship between NDVI and changes in vegetation quality. Using data from two long‐term studies of alpine ungulates, we assessed the relationship between two NDVI indices and the date of peak in faecal crude protein (FCP), which represents temporal variability in the availability of high‐quality vegetation. We also evaluated if NDVI data could predict annual variation in the timing of spring green‐up. In both populations, integrated NDVI in June was negatively correlated with the date of the peak in FCP, indicating that high integrated NDVI values corresponded to early springs in alpine habitats. Maximum NDVI increase during spring green‐up was positively correlated with the timing of peak FCP, illustrating that rapid increases in NDVI represented delayed springs. Predicted values of date of peak FCP estimated each year from NDVI data satisfactorily fitted observed values, and prediction intervals included all observed values. These results suggest that NDVI can reliably predict variation over years in the timing of spring. Synthesis and applications. Our long‐term studies demonstrate that a multi‐year time series of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) can reliably measure yearly changes in the timing of the availability of high‐quality vegetation for temperate herbivores. This finding therefore supports the use of NDVI as a proxy for vegetation attributes in population ecology and wildlife management studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».