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Enregistrement W2106688250 · doi:10.1139/z06-037

Environmental stochasticity: empirical estimates of prairie vole survival with implications for demographic models

2006· article· en· W2106688250 sur OpenAlexvenueno aff
Aaron W. Reed, Norman A. Slade

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationInnovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of China
Mots-clésVital ratesMicrotusBiologyVoleEcologyPrairie volePopulationMark and recaptureDemographyTrophic levelPopulation cyclePopulation growthPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rich theory exists regarding the potential impact of correlations among vital rates on population projections derived from demographic models. However, relatively little is known about the magnitude of correlations among vital rates in natural populations, particularly in mammals. We used 30 years of mark–recapture data from a population of prairie voles ( Microtus ochrogaster (Wagner, 1842)) to test for differences in survival among mass classes and sexes, in correlations among vital rates, in correlations between vital rates and environmental factors, and in autocorrelation in vital rates. Estimated monthly survival rates did not differ significantly among mass classes and there were no significant cross-correlations among mass classes. Survival of large prairie voles increased in mild winters (i.e., warm temperatures and low snowfall). Survival rates of medium and large voles were negatively autocorrelated at time lags of 9–12 months, and survivals of large voles were positively autocorrelated for time lags of <3 months. These autocorrelations were not explained by patterns of temperature or precipitation. The observed degree of autocorrelation in vital rates is sufficient to affect projections from demographic models, particularly in short-lived taxa that require seasonal or monthly estimation of vital rates.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,049
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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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