Impact of climate change on the small mammal community of the Yukon boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Long-term monitoring is critical to determine the stability and sustainability of wildlife populations, and if change has occurred, why. We have followed population density changes in the small mammal community in the boreal forest of the southern Yukon for 46 years with density estimates by live trapping on 3-5 unmanipulated grids in spring and autumn. This community consists of 10 species and was responsible for 9% of the energy flow in the herbivore component of this ecosystem from 1986 to 1996, but this increased to 38% from 2003 to 2014. Small mammals, although small in size, are large in the transfer of energy from plants to predators and decomposers. Four species form the bulk of the biomass. There was a shift in the dominant species from the 1970s to the 2000s, with Myodes rutilus increasing in relative abundance by 22% and Peromyscus maniculatus decreasing by 22%. From 2007 to 2018, Myodes comprised 63% of the catch, Peromyscus 20%, and Microtus species 17%. Possible causes of these changes involve climate change, which is increasing primary production in this boreal forest, and an associated increase in the abundance of 3 rodent predators, marten (Martes americana), ermine (Mustela ermine) and coyotes (Canis latrans). Following and understanding these and potential future changes will require long-term monitoring studies on a large scale to measure metapopulation dynamics. The small mammal community in northern Canada is being affected by climate change and cannot remain stable. Changes will be critically dependent on food-web interactions that are species-specific.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».