Spatial synchrony of recruitment in mountain‐dwelling woodland caribou
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».