What guides lemmings movements through the snowpack?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The presence of a snowpack, which may last up to 9 months in the Arctic, can provide insulation from the cold winter temperature for small mammals living beneath it, such as lemmings. Since lemmings have to move through the snowpack during that period, it is important to better understand how the physical properties of snow affect the way they dig tunnels. Here, we tested 1) whether lemmings systematically dig in the snowpack at the ground level where they can find their food plants, and 2) whether they choose the softest snow layer in which to dig, which is usually the depth hoar layer in the arctic snowpack. We found 33 lemming tunnels in 2017 and 2018 by digging through the snow at the sites of arctic fox attacks on lemmings. Contrary to our expectation, almost all the tunnels (32/33) were found to be higher than ground level, probably because of the presence of obstacles (i.e., melt-freeze crusts or hummocks) at the base of the snowpack. As predicted, all tunnels were dug in the soft depth hoar layer, which had a lower density than snow layers below and above it. Lemmings also showed a preference to dig their tunnels at the top of the depth hoar, just below a hard snow layer. Systematically digging their tunnels in the lowest-density snow layer, regardless of its height in the snow pack, could be a strategy for lemmings to minimize energy expenditure, which could improve their survival and chances of reproducing in winter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,091 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».