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Enregistrement W269388499

Competition between European hare and European rabbit in a lowland area, Hungary: a long-term ecological study in the period of rabbit extinction

2004· article· en· W269388499 sur OpenAlexaff
Krisztián Katona, Zsolt Bíró, István Hahn, Miklós Kertész, Vilmos Altbäcker

Notice bibliographique

RevueFolia Zoologica · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Établissements canadiensSt. Stephen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean rabbitBiologyEcologyCompetition (biology)Abundance (ecology)Extinction (optical mineralogy)PopulationTrophic levelJuniperSympatric speciationDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A b s t r a c t . Abundance of the European hare (Lepus europaeus Pallas, 1778) has been declining dramatically in Europe. In the framework of our long-term ecological studies in the juniper forest at Bugac, Hungary, we have also monitored its population abundance. At the beginning of our researches the European rabbit (Oryctolagus cuniculus Linne, 1758) had been the dominant herbivore species there, but as a result of two diseases in 1994 and 1995 they disappeared. Earlier studies had showed competition between these two species, therefore we expected a significant increase in the local hare abundance after the extinction of rabbits. Our results, however, did not comply with this supposition. Nonetheless, experimental comparison of the vegetation in grazed and ungrazed plots proved that rabbits had been significantly decreasing the vegetation cover, especially that of grasses; meanwhile hares did not. Although grasses were the main food components of both species, their moderate diet overlap throughout the year does not suggest a food competition between them. All these findings show that population size of hares was not significantly limited by rabbits due to trophic overlap. Competitive effect of rabbit on sympatric hares had been low or it was expressed by the depreciation of other non-investigated population characteristics.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations35
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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