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Enregistrement W2784228971 · doi:10.1002/ecy.2141

Drivers and demographic consequences of seasonal mass changes in an alpine ungulate

2018· article· en· W2784228971 sur OpenAlexafffund
Mathieu Douhard, Simon Guillemette, Marco Festa‐Bianchet, Fanie Pelletier

Notice bibliographique

RevueEcology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de SherbrookeAlberta Conservation Association
Mots-clésUngulateEcologyGeographyHerbivoreBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We know little about the determinants and demographic consequences of the marked seasonal mass changes exhibited by many northern and alpine mammals. We analysed 43 years of data on individual winter mass loss (the difference between mass in early June and mass in mid-September the previous year) and summer mass gain (the difference between mass in mid-September and in early June of the same year) in adult bighorn sheep (Ovis canadensis). We calculated relative seasonal mass change as a proportion of individual body mass at the start of each season. We first examined the effects of weather and population density on relative changes in body mass. We then assessed the consequences of relative seasonal mass changes on reproduction. Mean April-May temperature was the main driver of relative seasonal mass changes: warm springs reduced both relative winter mass loss and summer mass gain of both sexes, likely partially due to a trade-off between growth rate of plants and duration of access to high-quality forage. Because these effects cancelled each other, spring temperature did not influence mass in mid-September. Mothers that lost relatively more mass during the winter had lambs that gained less mass during summer, likely because these females allocated fewer resources to lactation. Winter survival of lambs increased with their summer mass gain. In males, relative mass loss during winter, which includes the rut, did not influence the probability of siring at least one lamb, possibly indicating that greater mating effort did not necessarily translate into greater reproductive success. Our findings improve our understanding of how weather influences recruitment and underline the importance of cryptic mechanisms behind the effects of climate change on demographic traits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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