Short-term changes in spatial distribution pattern of an herbivore in response to accumulating snow
Notice bibliographique
Résumé
Deep snow can reduce accessibility to vegetation and cover by herbivores by blanketing understory cover, yet simultaneously increase access to foliage at higher levels. Thus, snow depth fluctuation should lead to spatiotemporal variation in herbivore habitat use. We measured shifts in habitat use by snowshoe hare (Lepus americanus Erxleben, 1777) as a function of snow depth in an eastern Canadian boreal forest where snow depth often exceeds 1 m. We hypothesized that as snow accumulates, snowshoe hares shift from locations with dense vegetation just above ground to locations with dense vegetation higher above ground. We surveyed 58 km of transects over three winters and found 1954 hare tracks. We analyzed track counts as a response to a density index of low vegetation (0–1.5 m above ground), high vegetation (2–4 m above ground), predator tracks, and snow depth. We found more hare tracks in sites with dense high vegetation when snow was deeper, and more hare tracks in sites with dense low vegetation when snow was shallower. Predator track presence did not influence responses to snow depth. Snow depth dynamics can drive hare distribution, and in turn, introduce uncertainty in spatial distribution models for the species and possibly its interactions with predators.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».