Matching productivity to resource availability in a small predator, the stoat (<i>Mustela erminea</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Stoats (Mustela erminea), introduced to New Zealand in the late nineteenth century, are common in New Zealand beech (Nothofagus sp.) forests, where populations of feral house mice (Mus musculus) fluctuate between years much as voles do in the northern hemisphere. We present new field evidence and two models demonstrating (i) a strong correlation between density indices for young stoats in summer and for mice in the previous spring, and (ii) a significant linear relationship between productivity per female and spring density of mice up to 25 mice captures per 100 trap-nights. These models confirm that short-lived small mustelid predators dependent on fluctuating populations of prey have evolved means of matching their productivity to the prospects of success across a wide range, from total failure in rodent crash years to >12 independent young per female in rodent peak years. We suggest that the enhanced reproductive success of female stoats when rodents are abundant is due to a combination of critical improvements in both the reproductive physiology and the foraging behaviour of female stoats in rodent peak years. Conversely, a drastic shortage of rodents increases the mortality of embryos and nestlings, while the adult females are able to survive, and even remain relatively fat, on other foods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».