Hares and Small Rodent Cycles: a 45-year Perspective on Predator-prey Dynamics in the Yukon Boreal Forest
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Long-term research is required in ecology to determine patterns of population changes, to suggest limiting factors, and to determine if and how climate change is affecting populations and their communities. In the Kluane region of the Yukon we have monitored control populations of snowshoe hares, mice, and voles from 1973 to 2017 (the longest of any similar time series anywhere in North America) and here we ask what we have observed and learned from these time series. The amplitude of hare cycles may be decreasing over this period. In contrast, the 3–4-year cycles of red backed voles (Myodes rutilus) are becoming more dramatic and the amplitude of their peak years are increasing. Four species of Microtus voles fluctuated independently of red-backed voles prior to 1998, but their peak years became synchronous thereafter, with the dominant species changing from peak to peak. The deer mouse (Peromyscus maniculatus) fluctuated irregularly, completely disappearing from the catch for 5 years in the early 1990s. Weasels were rare for the first 25 years of small rodent changes and marten were absent, but since 2000 marten have colonized and both small predators have become more abundant. Predation drives the snowshoe hare cycle, but it is far from clear that it does so for the small rodents. We suspect that social behaviour is critical for vole cycles, but this supposition has not been tested experimentally. The boreal forests of Canada and Alaska support a boom-bust set of dynamics but the voles fluctuate independently and out of phase with the hares and there is no universal cause.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».