Fitness implications of seasonal climate variation in Columbian ground squirrels
Notice bibliographique
Résumé
The influence of climate change on the fitness of wild populations is often studied in the context of the spring onset of the reproductive season. This focus is relevant for climate influences on reproductive success, but neglects other fitness-relevant periods (e.g., autumn preparation for overwintering). We examined variation in climate variables (temperature, rainfall, snowfall, and snowpack) across the full annual cycle of Columbian ground squirrels (Urocitellus columbianus) for 21 years. We investigated seasonal climate variables that were associated with fitness variables, climate variables that exhibited directional changes across the study period, and finally observed declines in fitness (-0.03 units/year; total decline = 37%) that were associated with directional changes in climate variables. Annual fitness of adult female ground squirrels was positively associated with spring temperature (r = 0.69) and early summer rainfall (r = 0.56) and negatively associated with spring snow conditions (r = -0.44 to -0.66). Across the 21 years, spring snowmelt has become significantly delayed (r = 0.48) and summer rainfall became significantly reduced (r = -0.53). Using a standardized partial regression model, we found that directional changes in the timing of spring snowmelt and early summer rainfall (i.e., progressively drier summers) had moderate influences on annual fitness, with the latter statistically significant (ρ = -0.314 and 0.437, respectively). The summer period corresponds to prehibernation fattening of young and adult ground squirrels. Had we focused on a single point in time (viz. the onset of the breeding season), we would have underestimated the influences of climate change on our population. Rather, we obtained a comprehensive understanding of the influences of climate change on individual fitness by investigating the full lifecycle.
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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 | 0,000 | 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 ».