Does predation risk cause snowshoe hares to modify their diets?
Notice bibliographique
Résumé
Snowshoe hares (Lepus americanus) undergo a 10-year population cycle with several years of low densities. Several authors have suggested that snowshoe hares modify their foraging behaviour to reduce predation risk during the low phase, resulting in protein-poor diets and poor body condition. We test that idea by using a factorial manipulation of food supplementation and predator reduction and by examining the species composition, browse size, and nutritional quality of snowshoe hare diets during 3 years of low snowshoe hare abundance in southwestern Yukon. Our results negate the hypothesis that snowshoe hares change their diets in response to mammalian predators during the cyclic low phase. Snowshoe hares on the different treatments had diets that differed in species composition and twig sizes, but protected hares did not have higher protein diets than unprotected hares. Snowshoe hares with access to supplemental food ate more fibrous and lower protein natural browse than unfed hares, showing that they did not choose diets primarily for protein content. Instead, snowshoe hares converted a wide range of forage availabilities into similar intakes of protein and fibre, despite variation in predator presence. Our results suggest that snowshoe hares select their diets to balance the protein and fibre contents. Although sublethal effects of predators may influence cyclic dynamics, our results show that such a feedback does not occur via a nutritional mechanism, counter to previous suggestions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».