The influence of climate on the numerical response of a predator (Canis latrans: coyote) population to its prey (Lepus americanus: snowshoe hare) in the Canadian boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Predation is an important ecosystem function and much work has been done across\ntrophic levels to elicit the often complex relationships between predators and their prey.\nThe influence of climate on predator-prey relationships, however, remains poorly\nunderstood, particularly for terrestrial mammalian predators and their mammalian prey.\nThe aim of this study was to evaluate evidence of an effect of climate on the coyote\n(Canis latrans) numerical response to their keystone prey snowshoe hares (Lepus\namericanus) in a Canadian boreal forest ecosystem. A set of a priori hypotheses of\ncoyote numerical response were developed that postulated linear, non-linear, additive,\nand interactive effects of prey and climate. Models separately incorporated four largescale\nclimate indices (the North Atlantic Oscillation, the El Niño-Southern Oscillation,\nthe Pacific/North Atlantic, and the North Pacific Index) and eight local scale climate\nvariables (a range of temperature measures, precipitation, rain, and snow). Model\nselection procedures estimated which climate variables most influenced the coyote\nnumerical response.\nThe North Atlantic Oscillation (NAO) had the strongest effect on coyote numerical\nresponse via its interaction with snowshoe hare density, while other large-scale and\nlocal climate indices had relatively weak or no effects. The coyote numerical response\nwas positively influenced by the negative phase of the NAO and, contrary to\nexpectations, negatively influenced by increased local winter temperatures. It is\nproposed that the coyote numerical response is ultimately determined by the coyote\nfunctional response (hunting ability, efficiency, and success) influenced by favourable\nor otherwise winter conditions determined by the NAO. In a time of climate change and\na prevailing trend for a positive phase of the NAO, the results of this study have\npotential longer-term implications for boreal forest coyote populations, as well as for\nsnowshoe hare populations, other snowshoe hare predators, and hence, boreal forest\ncommunity dynamics.\nIn conclusion, this study provides strong support for the inclusion of climate into\nmodels of the predator numerical response. Further, this study illustrates how a largescale\nclimate index can better help explain an ecological process than local climate\nvariables.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».