MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3121012852 · doi:10.1139/cjz-2020-0054

Reproductive phenology and seasonal mass dynamics of black-tailed prairie dogs (<i>Cynomys ludovicianus</i>) at their northern range limit

2021· article· en· W3121012852 sur OpenAlexafffundvenue
Jillian M. Kusch, S.E. Conway, A. Kapchinske, Jeffrey E. Lane

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésCynomys ludovicianusBiologyHibernation (computing)PhenologyPopulationEcologyTorporRange (aeronautics)ReproductionIntraspecific competitionOverwinteringReproductive successZoologyPrairie dogDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intraspecific variation is common and can be substantial in species occupying large geographic ranges. For example, populations at a poleward range limit can be exposed to more severe and variable weather, resulting in more punctuated growing seasons and, consequently, large fluctuations in body mass and additional constraints on reproductive phenology. We monitored variation in these traits in a hibernating population of black-tailed prairie dogs (Cynomys ludovicianus (Ord, 1815)) at their northern range limit across four growing seasons. Overall, individual body mass was highly dynamic both within and across growing seasons, and was correlated with sex, the presence of drought, and reproductive effort. This population experienced between-year variation in the timing of reproduction that was associated with weather variation. The influence of weather was particularly evident in 1 year during which a summer–autumn drought was followed by a severe and prolonged winter. This combination led to high overwinter mortality, substantially delayed emergences from hibernation, lower body masses at emergence from hibernation, and complete reproductive failure the following spring. Our results help to emphasize the influence of environmental conditions on levels of phenotypic variation at a species’ northern range limit, which may ultimately contribute to population viability and success.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ZoologyMême sujetYersinia bacterium, plague, ectoparasites researchTravaux en français237 207