Climate-induced variation in vital rates of an unharvested large-herbivore population
Notice bibliographique
Résumé
Variation in vital rates of an unharvested elk (Cervus elaphus) population was studied using telemetry for 7 consecutive years, 19911998. We found pronounced senescence in survival rates, but no evidence for reproductive senescence. Prime-age females (<10 years old) experienced very high annual survival rates (mean = 0.97, SE = 0.02), with lower survival rates for senescent animals ([Formula: see text]10 years old; mean = 0.79, SE = 0.06). There was evidence that the severity of snowpack conditions had little effect on survival of prime-age animals except during the most extreme winter, while survival of senescent animals was progressively depressed as the severity of snowpack conditions increased. Reproductive rates remained essentially constant, near their biological maxima (mean = 0.91, SE = 0.02). Annual re cruitment was highly variable. Snowpack had a pronounced effect on recruitment (r 2 = 0.91), the most severe snowpack conditions resulting in the virtual elimination of a juvenile cohort. Population estimates and recruitment rates obtained during this investigation and historic data collected from 1965 to 1980 support the premise that the population has been maintained in a dynamic equilibrium for at least three decades despite the stochastic effects of climate variation on vital rates. We conclude that the population is resource-limited, with variation about the equilibrium caused primarily by variable recruitment driven by stochastic annual snowpack.
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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 | 0,001 | 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 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 ».