Feeding-crater selection by high-arctic reindeer facing ice-blocked pastures
Notice bibliographique
Résumé
Increased frequency of ground-icing events is likely to influence population dynamics in arctic ungulates, but their behavioural responses remain unexplored. During a record-mild winter with heavy rainfall, we analysed snow and ice characteristics and foraging trade-offs by Svalbard reindeer ( Rangifer tarandus platyrhynchus Vrolik, 1829) on a semi-isolated, recently occupied range. Snow depths were well within thresholds for cratering, but >90% of low altitudes was covered by a thick ice coat on the ground (median thickness 9 cm). Different strategies to cope with these conditions appeared. Part of the population sought mountainous habitat with very sparse vegetation. Individuals remaining at lower altitudes either used sparsely vegetated, wind-blown ridges partially covered with ice, or apparently applied olfactory senses to locate vegetation in ice-free microhabitat beneath the snowpack. No feeding craters were covered by ground ice, compared with most nearby controls. Following ground-ice avoidance, vegetation rather than snowpack properties determined fine-scale crater selection. Even under such poor conditions, the presence of medium- to high-quality forage (dwarf willow ( Salix polaris Wahlenb.) and fruticose lichens) rather than low-digestible, high-biomass forage (mosses) influenced cratering decisions. Behavioural plasticity combined with a gradually depleted lichen resource can partly buffer the reindeer against predicted climate change, at least in the short-term.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».