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Enregistrement W2171518378 · doi:10.1111/j.1365-2656.2012.01981.x

Rapid environmental degradation in a subarctic ecosystem influences resource use of a keystone avian herbivore

2012· article· en· W2171518378 sur OpenAlexfundaboutno aff
Kristopher J. Winiarski, Scott R. McWilliams, Robert F. Rockwell

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBayer CanadaNational Science Foundation
Mots-clésHerbivoreBiologyForagingEcologyTrophic levelForageOvergrazingEnvironmental changeGrazingClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Environmental degradation can change resource use strategies of animals and thereby affect survival and fitness. Arctic herbivores may be especially susceptible to the effects of such environmental change because their rapid growth rates demand high-quality forage, which may be limited as environmental conditions deteriorate. We studied the consequences of a trophic cascade, driven by Lesser Snow Goose (Chen caerulescens caerulescens) overgrazing on the south-west coast of Hudson Bay, Canada, which has caused tidal marsh (TM) degradation and the reduction in high-quality forage plants, on gosling growth and resource use. 2. We compared resource use and body size of goslings that inhabited tidal and freshwater marsh (FM) to determine how current foraging strategies influence growth and to test the hypothesis that during early growth goslings require and so consume high-quality TM plants, but that during later growth they may switch to foraging in lower-quality FM. 3. To investigate gosling resource use throughout growth, we measured once a week for 28 days the body size of goslings as well as stable isotope ratios (δ(34) S, δ(15) N and δ(13) C) in multiple tissues of goslings that were collected from both TM and nearby FM. We also measured the stable isotope ratios in forage plants sampled along transects and from gosling foreguts. We used an isotope-mixing model to determine the contribution of FM plants to gosling tissues. 4. Contrary to the proposed hypothesis, goslings inhabiting FM or TM primarily consumed FM plants during early growth. Furthermore, goslings that foraged extensively in FM had similar growth rates and grew to a similar size and body mass, as goslings that foraged in the degraded TM. However, goslings that currently inhabit freshwater or TM were significantly smaller than goslings that inhabited TM in the 1980s prior to habitat degradation. 5. Consequences of smaller overall body size include decreased survival and fecundity for arctic-nesting geese. The ability of phenotypically plastic responses to sustain persistence is limited by reaction norms and the extent of environmental change. Current research is assessing whether those limits have been reached in this system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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