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 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 ».