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Enregistrement W2163885824 · doi:10.1890/13-0956.1

Forage‐mediated density and climate effects on body mass in a temperate herbivore: a mechanistic approach

2013· article· en· W2163885824 sur OpenAlexafffund
Marie‐Andrée Giroux, Jean‐Pierre Tremblay, Marie Anouk Simard, Nigel G. Yoccoz, Steeve D. Côté

Notice bibliographique

RevueEcology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensCenter for Northern StudiesUniversité LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNorges Forskningsråd
Mots-clésHerbivoreOdocoileusForageEcologyTemperate climateAbundance (ecology)BiologyUngulateClimate changeHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interplay between density and climate in shaping the dynamics of herbivore populations is widely acknowledged, and current research is fueled by the identification of mechanisms underlying their effects on individuals and populations. We assessed whether forage availability mediated the effects of density and winter climate on body mass of white-tailed deer (Odocoileus virginianus) yearlings by experimentally reducing deer density to 7.5 and 15 deer/km2 during eight growing seasons, and by using causal (graphical) hierarchical models and Bayesian hierarchical modeling to assess relationships. The abundance of preferred forage decreased with deer density and varied quadratically (positive parabola) with winter North Atlantic Oscillation (NAO), whereas the fall mass of yearlings increased with forage abundance and spring mass. Fall mass did not differ between experimentally reduced deer densities, yet experimental yearlings were 30% heavier than yearlings harvested at ambient densities. Hence, forage abundance simultaneously mediated the effects of density and climate on fall body mass, which was also influenced by carry-over effects of spring body mass. Our findings increase our ability to anticipate how temperate large herbivores will respond to ongoing changes in intrinsic (e.g., large-herbivore density) and extrinsic (e.g., climate) factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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