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Enregistrement W2183915606 · doi:10.82308/54330

Aquatic and terrestrial foraging by a subarctic herbivore: the beaver

2009· article· en· W2183915606 sur OpenAlexfundno aff
Heather E. Milligan

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArcticNetSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAssociation of Canadian Universities for Northern StudiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaMcGill University
Mots-clésSubarctic climateEcologyHabitatTerrestrial ecosystemFood webGeographyBeaverEcosystemForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les écosystèmes d'eau douce et terrestres sont liés par les interactions trophiques. Les isotopes stables naturels de carbone et d'azote offrent une méthode pour quantifier les transferts de nutriments entre les frontières écologiques, mais leurs applications aux systèmes d'eau douce-terrestres sont encore limitées. Cette thèse évalue l'efficacité des isotopes stables pour distinguer les plantes vasculaires d'eau douces et terrestres qui forment la base des chaînes alimentaires subarctiques. Nous avons trouvé qu'en général les plantes aquatiques avaient des signatures isotopiques enrichies par rapport aux plantes terrestres. Nous avons ensuite employé les techniques d'isotopes stables pour évaluer la variabilité spatiale et temporale dans le régime alimentaire d'une population de castors (Castor canadensis) subarctiques. Les macrophytes aquatiques semblent avoir une place plus importante dans le régime alimentaire des castors en comparaison avec la littérature disponible. Durant l'hiver, les castors qui habitaient les lacs ont consommé plus de végétation aquatique par rapport aux castors qui habitaient dans les rivières, ceux-ci comptant plutôt sur les provisions de végétation terrestre. L'accumulation de provisions constituées de plantes aquatiques peut permettre aux castors de persister à la limite de leurs aires de distribution où les arbres préférés des castors sont rares. Ainsi, ce phénomène pourrait réduire la pression des herbivores sur ces écosystèmes terrestres à faible productivité.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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