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Enregistrement W3017573056 · doi:10.1002/jwmg.21873

Environmental Influences on Dall's Sheep Survival

2020· article· en· W3017573056 sur OpenAlexaffabout
Madelon van de Kerk, Stephen M. Arthur, Mark R. Bertram, Bridget L. Borg, Jim D. Herriges, James P. Lawler, Buck A. Mangipane, Catherine Lambert Koizumi, Brad Wendling, Laura R. Prugh

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensGovernment of Northwest Territories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormalized Difference Vegetation IndexOvisEnvironmental scienceRange (aeronautics)EcologyWildlifePrecipitationClimate changePhysical geographyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Understanding how species respond to environmental conditions can assist with conservation strategies and harvest management, especially in arctic and boreal regions that are experiencing rapid climate change. Although climatic influences on species distributions have been studied, broad‐scale effects of climate on survival are less well known. We examined the interactive effects of meteorological and remotely sensed environmental variables on survival of Dall's sheep (Ovis dalli dalli) lambs and adults by synthesizing radio‐telemetry data across their range. We used data from 9 studies of adult sheep and 2 studies of lambs that were conducted between 1997 and 2012 at sites spanning the species' range in Alaska, USA, and northwestern Canada. We obtained environmental variables throughout the range of Dall's sheep, including the normalized difference vegetation index (NDVI) from optical remote sensing, freeze‐thaw frequency (FTF) from passive microwave remote sensing, and gridded climate variables such as snow water equivalent, temperature, and precipitation. We used Cox proportional hazard regression to investigate the effects of environmental variables recorded during summer, winter, and the previous winter on annual survival rates of Dall's sheep lambs and adults. Summer NDVI was the most influential environmental factor affecting lamb survival, with improved lamb survival occurring in years with a high maximum NDVI. Also, lamb predation by coyotes (Canis latrans) and golden eagles (Aquila chrysaetos) decreased substantially with increasing NDVI. The previous winter FTF had the strongest effect on adult survival, with decreased survival occurring after winters with high FTF. In addition, these remotely sensed environmental factors interacted with meteorological factors to affect survival, such that effects of winter temperature depended on summer NDVI and winter FTF. Warm winters increased lamb survival only when preceded by summers with high NDVI, and warm winters increased adult survival only when winter FTF was low. Thus, potential benefits of climate warming may be counteracted if wintertime freeze‐thaw events markedly increase. Correlations among environmental variables across sites were low, and regional climate cycles such as the Pacific Decadal Oscillation (PDO) had weak effects, indicating substantial local variability in climatic conditions experienced by Dall's sheep across their range. These findings can help managers anticipate how Dall's sheep populations will respond to changes in local environmental conditions. Our results also highlight the utility of multiple remotely sensed environmental conditions for ungulate management, especially passive microwave products that provide valuable information on winter icing events. © 2020 The Wildlife Society.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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