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Enregistrement W2550294036 · doi:10.1139/cjz-2016-0180

Climate factors related to localized changes in snowshoe hare (<i>Lepus</i> <i>americanus</i>) occupancy

2016· article· en· W2550294036 sur OpenAlexvenueno aff
D. M. Burt, G.J. Roloff, Dwayne R. Etter

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMaryland Department of Natural ResourcesMichigan Department of Natural Resources
Mots-clésOccupancySnowshoe hareSnowDemographicsEcologyClimate changeBiologyPopulationPhysical geographyGeographyHabitatDemographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information on climate that influences snowshoe hares (Lepus americanus Erxleben, 1777) can inform adaptation strategies. We identified climate factors correlated with localized changes in occupancy of snowshoe hares in Michigan, USA. A change in occupancy occurred if a site (∼7.5 ha) knowingly occupied by hares sometime in the past became unoccupied. We used local ecological knowledge to map sites where hares historically occurred and to assign a year of last-known occupancy. At 134 historically occupied sites, we conducted snow track surveys in 2013 to determine current occupancy status. We identified climate variables having relevance to hare population demographics and modeled the likelihood that those variables influenced current occupancy status. The top-ranking model included maximum temperature from 15 May to 19 January; as maximum temperature increased, the likelihood of a site becoming unoccupied increased. The second-ranked model included total number of days with measurable snow on the ground; as days with snow on the ground decreased, the likelihood of a site becoming unoccupied increased. Our data indicated that site occupancy status of hares can be described by climate variables and that the southern edge of snowshoe hare distribution in Michigan shifted northward by ∼45 km over the last 20 years.

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)0,001
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 enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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