Overwintering and cold tolerance in the Moor Frog (<i>Rana arvalis</i>) across its range
Notice bibliographique
Résumé
Only two species of boreal Holarctic frogs (genus Rana Linnaeus, 1758) can survive freezing and overwinter on land; they are found in the subarctic and cold regions of North America (Wood Frog, Rana sylvatica LeConte, 1825) and Eurasia (Moor Frog, Rana arvalis Nilsson, 1842) and are an example of an unusual adaptive strategy of overwintering. Freeze tolerance (down to –16 °C) of R. sylvatica has been thoroughly studied; however, little is known about cold resistance of R. arvalis in cold regions. We found that R. arvalis from European Russia and from West Siberia tolerate freezing down to –12 or –16 °C, whereas frogs from the Danish population survived freezing only to –4 °C (Y. Voituron et al. 2009b; J. Comp. Physiol. B, 179: 223–230). All of these populations, according to mitochondrial DNA markers, are closely related. We suggest that the observed differences in cold tolerance (–4 °C vs. –12 or –16 °C) could be caused either by adaptations to climatic factors or by differences in experimental protocols. The northeastern boundary of the geographic range of R. arvalis in Yakutia coincides with the transitional area between discontinuous and continuous permafrost; beyond this area, winter soil temperature sharply declines. The lower lethal temperature and overwintering ecology of R. arvalis in Siberia are similar to those of the North American R. sylvatica.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».