Coping with differences in snow cover: the impact on the condition, physiology and fitness of an arctic hibernator
Notice bibliographique
Résumé
The Earth's climate is changing at an unprecedented rate and, as ecologists, we are challenged with the difficult task of predicting how individuals and populations will respond to climate-induced changes to local and global ecosystems. Although we are beginning to understand some of the responses to changing seasonality, the physiological mechanisms that may drive these responses remain unknown. Using long-term data comparing two nearby populations (<20 km apart) of free-living arctic ground squirrels in northern Alaska, we have previously shown that the timing of spring snowmelt greatly influences their phenology of hibernation and reproduction in a population and site-specific manner. Here, we integrate these site-specific phenologies with body condition, stress physiology, reproductive success and juvenile recruitment to understand phenotypic selection in the two populations. We found that at the site with relatively late spring snowmelt and early autumn snow cover: (i) adult females were larger and in better body condition but had significantly higher stress hormone levels; (ii) females had similar numbers of comparably sized offspring, but offspring had higher stress hormone levels; and (iii) offspring density was lower just prior to hibernation. Thus, adult females at the two sites appear to use different coping strategies that allow them to maintain reproductive fitness; however, marked shortening of the active season because of later snowmelt in spring and earlier snow cover in autumn may compromise juvenile recruitment. We discuss the significance of these findings within the broader context of changing animal-environment relationships.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».