Adaptations of large marsupials to survival in winter snow cover: locomotion and foraging
Notice bibliographique
Résumé
The small extent of seasonally snow-covered Australian mountains means that there has not been a great selective pressure on the mammalian fauna for adaptations to this environment. Only one large marsupial, the common wombat (Vombatus ursinus (Shaw, 1800)), is widespread above the winter snowline. In the past 20 years, with snow depth and duration declining, the swamp wallaby (Wallabia bicolor (Desmarest, 1804)) has become more common above the winter snowline. The red-necked wallaby (Macropus rufogriseus (Desmarest, 1817)) is common in alpine Tasmania where seasonal snow cover is neither as deep nor as long-lasting as on the mainland, but has only been recorded regularly above the winter snowline in the mainland Snowy Mountains since 2011. This study examines morphological aspects of locomotion of these three herbivorous marsupials in snow. The wombat is the best adapted to snow, with quadrupedal gait and an expanded home range allowing it to locate and feed on the same plant groups as it does at lower elevation. Wallabies are poorly adapted to locomotion in snow, but the browsing swamp wallaby is able to maintain its dietary habit by feeding on exposed shrubs in deep snow, whereas the red-necked wallaby, which depends more on grazing, appears constrained to areas where snow is shallow.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».