Density, snow, and seasonality lead to variation in muskox (<i>Ovibos moschatus</i>) habitat selection during summer
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how environmental conditions influence habitat selection and suitability of free-ranging animals is critical, as the outcome may have implications for individual fitness and population dynamics. Density and snow are among the most influential environmental conditions driving habitat-selection patterns of northern ungulates. We used two decades of census data from high Arctic Greenland to quantify inter- and intra-annual variations in muskox (Ovibos moschatus (Zimmermann, 1780)) habitat selection and suitability during the Arctic summer (July through October). Across years, habitat selection varied considerably, and the strength of habitat selection appeared negatively related to both muskox density and spring snow cover. In early summer, habitat suitability was high and spatially rather uniform. Towards the autumn, suitable habitats contracted to just the lower elevations, when muskoxen exhibited increasingly stronger habitat selection towards low elevations and dense vegetation. This selection strategy clearly reflects the need to build up fat reserves for the upcoming winter, highlighting the energetic importance of the Arctic summer. Extreme climatic events such as freezing rain in autumn are increasing in frequency in Greenland and limit muskox access to high-quality forage in fens. Such events may therefore negatively affect the energy acquisition process of muskox with potential cascading consequences on population dynamics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».