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Enregistrement W2055784229 · doi:10.1071/am14007

Does diet constrain the occupation of high elevations by macropods? A comparison between Macropus rufogriseus and Wallabia bicolor

2014· article· en· W2055784229 sur OpenAlexaff
K. Green, Naomi E. Davis, Wayne Robinson

Notice bibliographique

RevueAustralian Mammalogy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowHerbivoreBiologyForbEcologySnow lineHabitatVegetation (pathology)Alpine climateSnow coverGeographyGrassland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to utilise a diet of shrubs or trees is key to the survival of herbivores in deep snow. However, reduction in snow depth with climate change may allow herbivores into higher elevations where herbfields are dominant. Wallabia bicolor occurs above the winter snowline of the Snowy Mountains in the subalpine zone, whereas Macropus rufogriseus, does not although it is present in alpine Tasmania. The winter diet of W. bicolor in the Snowy Mountains consisted of shrubs, trees, and herbs. With >60% of food sources (shrubs and trees) available above the snow, the change from occupation of habitat below the winter snowline to above requires little change in its diet. Consumption of shrubs, forbs and monocots by M. rufogriseus was similar between the Snowy Mountains and alpine Tasmania. M. rufogriseus includes a high proportion of shrubs in its diet; however, it may be excluded from snow-covered habitat due to a lesser ability to utilise poor-quality browse. Globally, migratory herbivores respond to deep snow with seasonal movements. However, W. bicolor and M. rufogriseus are not migratory and can only occupy higher elevations of the Snowy Mountains as snow depth and duration diminish. Because they do not currently occupy the alpine zone and the vegetation has not evolved to accommodate their presence, their impact on alpine vegetation is likely to be greater than migratory alpine grazers/browsers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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