Changing northern vegetation conditions are influencing barren ground caribou (<i>Rangifer tarandus groenlandicus</i>) post‐calving movement rates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To quantify changes in vegetation productivity over the past three decades across five barren ground caribou ( Rangifer tarandus groenlandicus ) herd ranges and assess how these changes are influencing caribou movement rates. Location Northwest Territories and Nunavut, Canada. Methods As an indicator of vegetation productivity, the enhanced vegetation index ( EVI ) was calculated on newly developed cloud‐free, gap‐free, Landsat surface reflectance image composites representing 1984–2012. Changes in EVI were assessed on a pixel basis using Theil‐Sen's nonparametric regression and compared across herd ranges and land cover types using generalized least squares regression. Animal movement velocity was calculated from caribou telemetry data and generalized additive mixed models were used to link movement rates with vegetation productivity during the post‐calving phase of the year (July and August). Results Vegetation productivity increased across the five caribou herd ranges examined. The largest productivity increase occurred over the ranges of the most western herds, with the largest observed changes in grassland or shrub habitats. Caribou tended to move more slowly through tundra habitats with elevated levels of productivity to a point, while grasslands movement rates decreased linearly with increasing productivity. Movement velocities peaked at intermediate productivity levels in shrub habitats. Main conclusions Over the three decades of collected data, barren ground caribou habitats have become more productive, which is consistent with other studies that have documented increases in Arctic vegetation productivity. The more western herds, whose ranges are also closest to the Arctic Ocean, experienced the largest increases in productivity. Finally, we demonstrate that barren ground caribou movement patterns will likely change as a result of changing vegetation productivity in complex manners depending on herd, habitat type and the magnitude of change in vegetation productivity.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».