Effect of browse on post-ingestive energy loss in an Arctic ruminant: implications for muskoxen (<i>Ovibos moschatus</i>) in relation to vegetation change
Notice bibliographique
Résumé
Shrubs are predicted to dominate tundra with warmer temperatures at northern latitudes. We tested the null hypothesis that addition of browse to a graminoid diet would not alter post-ingestive energy loss in muskoxen ( Ovibos moschatus (Zimmermann, 1780)). Energy losses over 8 h following feeding were used to test our hypothesis. Willows ( Salix alaxensis (Anderss.) Coville, Salix planifolia ssp. pulchra (Cham.) Argus) and birch ( Betula nana L.) (twigs in winter, leaves in summer) were separately mixed at graded levels (0%, 20%, 40%, 60%, and 80%) with chopped hay ( Bromus inermis Leyss.) and fed as single meals to muskoxen. Meals containing ≥60% browse were often partially or completely rejected. Meals containing 20%–60% woody or leafy S. alaxensis or S. p. pulchra resulted in higher energy expenditure than meals of 100% hay. Meals containing 20%–60% woody B. nana tended to decrease energy expenditure relative to 100% hay, while 20%–60% leafy B. nana was similar to 100% hay. We conclude there is an energy cost associated with consuming browse. This cost varies by browse species and type. Since muskoxen tolerated up to 40% browse in the diet, this cost may be within their ecological tolerance. This tolerance has important implications under global warming scenarios.
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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 | 0,000 | 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 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 ».