Habitat change and the scale of habitat selection: shifting gradients used by coexisting Arctic rodents
Notice bibliographique
Résumé
The conservation and understanding of biodiversity requires development and testing of models that illustrate how climate change and other anthropogenic effects alter habitat and its selection at different spatial scales. Models of fitness along a habitat gradient illustrate the connection between fine‐scale variation in fitness and the selection of habitat as discontinuous patches in the landscape. According to these models, climate change can increase fitness values of static habitats, shift the fitness value of habitat patches along underlying gradients of habitat quality, or alter both fitness and habitat quality. It should be possible to differentiate amongst these scenarios by associating differences in the abundance and distribution of species with metrics of habitat that document the gradient while controlling for changes in density at larger scales of analysis. Comparisons of habitat selection by two species of lemmings, over an interval of 15 years, are consistent with the theory. The pattern of habitat selection at the scale of wet versus dry tundra habitats changed through time. The change in habitat selection was reflected by different, but nevertheless density‐dependent, patterns of association with the structure and composition of habitat. Abundant collared lemmings abandoned stations where altered habitat characteristics caused a shift to new locations along the wet‐to‐dry gradient. The confirmation of scale‐dependent theory provides new insights into how one might begin to forecast future habitat selection under different scenarios of climate and habitat change.
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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) | 0,003 | 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 ».