Demography of snowshoe hare population cycles
Notice bibliographique
Résumé
Cyclic fluctuations in abundance exhibited by some mammalian populations in northern habitats ("population cycles") are key processes in the functioning of many boreal and tundra ecosystems. Understanding population cycles, essentially demographic processes, necessitates discerning the demographic mechanisms that underlie numerical changes. Using mark-recapture data spanning five population cycles (1977-2017), we examined demographic mechanisms underlying the 9-10-yr cycles exhibited by snowshoe hares (Lepus americanus Erxleben) in southwestern Yukon, Canada. Snowshoe hare populations always decreased during winter and increased during summer; the balance between winter declines and summer increases characterized the four, multiyear cyclic phases: increase, peak, decline, and low. Little or no recruitment occurred during winter, but summer recruitment varied markedly across the four phases with the highest and lowest recruitment observed during the increase and decline phase, respectively. Population crashes during the decline were triggered by a substantial decline in winter survival and by a lack of subsequent summer recruitment. In contrast, initiation of the increase phase was triggered by a twofold increase in summer recruitment abetted secondarily by improvements in subsequent winter survival. We show that differences in peak density across cycles are explained by differences in overall population growth rate, amount of time available for population growth to occur, and starting population density. Demographic mechanisms underlying snowshoe hare population cycles were consistent across cycles in our study site but we do not yet know if similar demographic processes underlie population cycles in other northern snowshoe hare populations.
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 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».