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Enregistrement W2506345231 · doi:10.1007/s10144-016-0556-z

Tawny owl prey remains indicate differences in the dynamics of coastal and inland vole populations in southern Finland

2016· article· en· W2506345231 sur OpenAlexaff
Tapio Solonen, Jonna Karhunen, Jaana Kekkonen, Heikki Kolunen, Hannu Pietiäinen

Notice bibliographique

RevuePopulation Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of Fredericton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoleEcologyBiologyPredationHabitatPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Some studies suggest that mild winters decrease overwinter survival of small mammals or coincide with decreased cyclicity in vole numbers, whereas other studies suggest non‐significant or positive relationships between mild winter conditions and vole population dynamics. We expect for the number of voles to be higher in the rich and low‐lying habitats of the coastal areas than in the less fertile areas inland. We assume that this geographical difference in vole abundances is diminished by mild winters especially in low‐lying habitats. We examine these relationships by generalized linear mixed models using prey remains of breeding tawny owls Strix aluco as a proxy for the abundance of voles. The higher number of small voles in the coastal area than in the inland area suggest that vole populations were denser in the coastal area. Vole populations of both areas were affected by winter weather conditions particularly in March, but these relationships differed between areas. The mild ends of winter with frequent fluctuations of the ambient temperature around the freezing point (“frost seesaw”) constrained significantly the coastal vole populations, while deep snow cover, in general after hard winters, was followed by significantly lowered number of voles only in the inland populations. Our results suggest that coastal vole populations are more vulnerable to mild winters than inland ones. We also show that tawny owl prey remains can be used in a meaningful way to study vole population dynamics.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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