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Enregistrement W1999580524 · doi:10.1644/09-mamm-s-142.1

Long-term insights into the influence of precipitation on community dynamics in desert rodents

2010· article· en· W1999580524 sur OpenAlexaff
Katherine M. Thibault, S. K. Morgan Ernest, Ethan P. White, James H. Brown, Jacob R. Goheen

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAmerican Society of MammalogistsNational Science Foundation
Mots-clésPrecipitationTrophic levelEcologyShrubAridEcosystemResource (disambiguation)Environmental scienceEnvironmental resource managementGeographyBiologyComputer scienceMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Arid systems are characterized by spatiotemporal variability in resources and, as such, make ideal systems for examining the role of resource limitation in the long-term dynamics of populations. Using 28 years of data, we examine the long-term relationships of 3 guilds of desert rodent consumers with precipitation and primary productivity in a changing environment. Lags in rodent response to precipitation increased with increasing trophic level over the entire time series, consistent with resource limitation. However, we found that consumer–resource dynamics are complex and variable through time. Precipitation exhibited increasing influence on both primary producers and consumers in this system over time. Experimental evidence suggests that reorganization of community composition, coincident with environmental change, likely explains some of the increasing influence of precipitation. Additional, indirect evidence suggests some role for increasing shrub density and changing precipitation regimes. Results from our long-term study demonstrate that the global phenomena of changing precipitation regimes, increasing frequency of extreme climatic events, and shrub encroachment are likely to have strong, interactive impacts in reorganizing ecological communities, with significant consequences for ecosystem dynamics.

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 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,974

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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

Citations92
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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