What Drives the 10-year Cycle of Snowshoe Hares?
Notice bibliographique
Résumé
In 1831 the manager of a Hudson's Bay Company post in northern Ontario wrote to the head office in London. The local Ojibway Indians were starving, he reported, because of a scarcity of “rabbits,” and they were unable to trap for furs because they spent all their time fishing for food (Winterhalder 1980). These shortages of so-called rabbits, which apparently occurred approximately every 10 years, are regularly mentioned in Canadian historical documents from the 18th and 19th centuries. Those rabbits were in fact snowshoe hares (Lepus americanus), and their 10-year cycle is one of the most intriguing features of the ecology of the boreal forest. Ten-year cycles were first analyzed quantitatively when wildlife biologists began to plot the fur trading records of Hudson's Bay Company during the early 1900s. The Hudson's Bay Company, established in 1671, kept meticulous records of the numbers of furs traded from different posts spread across Canada. The most famous time series drawn together from those records was that of Canada lynx (Elton and Nicholson 1942; Figure 1). The lynx is a specialist predator of snowshoe hares, and the rise and fall in lynx numbers mirrors, with a slight time lag, the rise and fall of snowshoe hare populations across the boreal region.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».