Surviving winter: Food, but not habitat structure, prevents crashes in cyclic vole populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vole population cycles are a major force driving boreal ecosystem dynamics in northwestern Eurasia. However, our understanding of the impact of winter on these cycles is increasingly uncertain, especially because climate change is affecting snow predictability, quality, and abundance. We examined the role of winter weather and snow conditions, the lack of suitable habitat structure during freeze‐thaw periods, and the lack of sufficient food as potential causes for winter population crashes. We live‐trapped bank voles Myodes glareolus on 26 plots (0.36 ha each) at two different elevations (representing different winter conditions) in southeast Norway in the winters 2013/2014 and 2014/2015. We carried out two manipulations: supplementing six plots with food to eliminate food limitation and six plots with straw to improve habitat structure and limit the effect of icing in the subnivean space. In the first winter, all bank voles survived well on all plots, whereas in the second winter voles on almost all plots went extinct except for those receiving supplemental food. Survival was highest on the feeding treatment in both winters, whereas improving habitat structure had no effect. We conclude that food limitation was a key factor in causing winter population crashes.
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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) | 0,000 | 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 ».