Critical snow density threshold for Dall’s sheep (<i>Ovis</i> <i>dalli</i> <i>dalli</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Snow cover can significantly impact animal movement and energetics, yet few studies have investigated the link between physical properties of snow and energetic costs. Quantification of thresholds in snow properties that influence animal movement are needed to help address this knowledge gap. Recent population declines of Dall’s sheep (Ovis dalli dalli Nelson, 1884) could be due in part to changing snow conditions. We examined the effect of snow density, snow depth, and snow hardness on sinking depths of Dall’s sheep tracks encountered in Wrangell–St. Elias National Park and Preserve, Alaska. Snow depth was a poor predictor of sinking depths of sheep tracks (R2 = 0.02, p = 0.38), as was mean weighted hardness (R2 = 0.09, p = 0.07). Across competing models, top layer snow density (0–10 cm) and sheep age class were the best predictors of track sink depths (R2 = 0.58). Track sink depth decreased with increasing snow density, and the snowpack supported the mass of a sheep above a density threshold of 329 ± 18 kg/m3 (mean ± SE). This threshold could aid interpretation of winter movement and energetic costs by animals, thus improving our ability to predict consequences of changing snowpack conditions on wildlife.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».