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Enregistrement W2015130477 · doi:10.1007/s10144-011-0275-4

Spatial synchrony of recruitment in mountain‐dwelling woodland caribou

2011· article· en· W2015130477 sur OpenAlexaffabout
Troy Hegel, David L. Verbyla, Falk Huettmann, Perry S. Barboza

Notice bibliographique

RevuePopulation Ecology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensYukon Department of Environment
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalWoodland caribouEcologySpatial ecologyPopulationSpatial variabilityBiologyPredationSpatial heterogeneityPhysical geographySnowGeographyStatisticsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spatial synchrony in population dynamics is a ubiquitous feature across a range of taxa. Understanding factors influencing this synchrony may shed light on important drivers of population dynamics. Three mechanisms influence the degree of spatial synchrony between populations: dispersal, shared predators, and spatial environmental covariance (the Moran effect). We assessed demographic spatial synchrony in recruitment (calf:cow ratio) of 10 northern mountain caribou herds in the Yukon Territory, Canada (1982–2008). Shared predators and dispersal were ruled out as causal mechanisms of spatial recruitment synchrony in these herds and therefore any spatial synchrony should be due to the Moran effect. We also assessed the degree of spatial synchrony in April snow depth to represent environmental variability. The regional average spatial synchrony in detrended residuals of April snow depth was 0.46 (95% CI 0.37 to 0.55). Spatial synchrony in caribou recruitment was weak at 0.13 (95% CI −0.06 to 0.32). The spatial scale of synchrony in April snow depth and caribou recruitment was 330.2 km (95% CI 236.3 to 370.0 km) and 170.0 km (95% CI 69.5 to 282.8 km), respectively. We also investigated how the similarity in terrain features between herds influenced the degree of spatial synchrony using exponential decay models. Only the difference in elevation variability between herds during calving was supported by the data. Herds with more similar elevation variability may track snowmelt ablation patterns in a more similar fashion, which would subsequently result in more synchronized predation rates on calves and/or nutritional effects impacting juvenile survival. Interspecific interactions with predators and alternate prey may also influence spatial synchrony of recruitment in these herds.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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