Understanding the Snowshoe Hare Cycle through Large-scale Field Experiments
Notice bibliographique
Résumé
The 10-year cycles of the snowshoe hare and lynx seen in Hudson’s Bay fur returns represent a classic example of cyclic population dynamics. Hare cycles have been the subject of time series analysis (Stenseth et al. 1998), population modeling (Royama 1992), and field experimentation (Keith and Windberg 1978, Krebs et al. 1986, Murray et al. 1997). However, only two studies have monitored hare populations in detail over at least one full cycle. The first of these was conducted in central Alberta, Canada, by Lloyd Keith and coworkers, and provided a detailed description of the demographic machinery driving changes in hare numbers (Keith et al. 1977, Gary and Keith 1979, Keith et al. 1984). From this came the “Keith hypothesis” that hare cycles are driven by a sequential two-stage trophic interaction with hare declines initiated by winter food shortages and exacerbated by predator numerical responses that lag hare numbers by 1-2 years (Keith 1983, 1990). Predators force hares to low numbers and recovery does not occur until predator densities reach their lowest levels. The second long-term study of hare dynamics took place at Kluane Lake in the southwestern Yukon, Canada. The Kluane project began as an attempt to test the Keith hypothesis through single-factor manipulations of food supply and predation (Krebs et al. 1986, Sinclair et al. 1988, Smith et al. 1988). The first attempt failed to manipulate predators effectively, and plots containing food supplements were quickly overwhelmed by predators moving into the area. Consequently, the experiments failed to alter hare dynamics. Building on this experience, the second phase expanded the scale of experimental manipulations and developed an effective means of excluding predators from selected areas. The study also added an interaction treatment in which predators were excluded and food supplemented. These experiments were designed to test the roles of food supply, predation, and their potential interaction in the dynamics of snowshoe hares (Krebs et al. 1995). In this chapter we provide a synopsis of the key results obtained from these experiments and discuss how the results alter the current understanding of snowshoe hare dynamics.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».