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Enregistrement W310364299 · doi:10.1017/cbo9780511550669.004

Vegetation and sheep population dynamics

2003· book-chapter· en· W310364299 sur OpenAlexaff
Michael J. Crawley, S. D. Albon, Dawn R. Bazely, Jos M. Milner, Jill G. Pilkington, Asa Tuke

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerbivoreGrazingPredationEcologyPopulationVegetation (pathology)UngulateBiologyGeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The relationship between the sheep and their food supply is a key element in understanding the population dynamics of Soay sheep on Hirta. This island population of Soay sheep provides an ideal model system for the study of plant–herbivore dynamics: there are no vertebrate predators like foxes or buzzards, and no competitors like rabbits or voles. The vegetation is relatively unpolluted by atmospheric nutrient inputs, there are no confounding management operations, and the population is closed to immigration or emigration. Because the sheep population is evidently food-limited, we expect that grazing will have a major impact on the biomass, spatial structure and botanical composition of the vegetation. In this chapter, we describe the relationship between the sheep and their food supply, and discuss the consequences of sheep grazing for plant performance and longer-term vegetation dynamics. In a plant–herbivore interaction where there are no competing herbivores and no vertebrate predators, we expect that herbivore numbers will be determined by the food supply available to the sheep during winter (Crawley 1983). Our study follows a long tradition of monitoring the response of vegetation to changes in the numbers of vertebrate herbivores: e.g. relaxation of rabbit grazing on chalk grasslands following the myxoma epidemic (Thomas 1960), African elephants (Cumming 1981), ungulate guilds in Serengeti (McNaughton 1985), introduced reindeer on South Georgia (Leader-Williams et al. 1987; Leader-Williams 1998), livestock in the New Forest (Putman et al . 1989) desert rodents in the USA (Brown and Heske 1990), moose on Isle Royale (McLaren and Peterson 1994), sheep on heather moorland (Welch and Scott 1995), lemmings in arctic tundra (Virtanen et al . 1997), whitetailed deer in North American forests (Cornett et al . 2000), kangaroos in Australia (Newsome et al . 2001) red deer on Rum (Virtanen et al . 2002) and many more.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations36
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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