MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3154539864 · doi:10.1515/mammalia-2020-0041

Long-term stress level in a small mammal species undergoing range expansion

2021· article· en· W3154539864 sur OpenAlexafffundabout
Adrien André, Johan Michaux, Jorge Gaitan, Virginie Millien

Notice bibliographique

RevueMammalia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds pour la Formation à la Recherche dans l’Industrie et dans l’AgricultureNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPeromyscusMammalRange (aeronautics)EcologySpecies distributionGeographyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rapid climate change is currently altering species distribution ranges. Evaluating the long-term stress level in wild species undergoing range expansion may help better understanding how species cope with the changing environment. Here, we focused on the white-footed mouse ( Peromyscus leucopus ), a widespread small mammal species in North-America whose distribution range is rapidly shifting northward. We evaluated long-term stress level in several populations of P. leucopus in Quebec (Canada), from the northern edge of the species distribution to more core populations in Southern Quebec. We first tested the hypothesis that populations at the range margin are under higher stress than more established populations in the southern region of our study area. We then compared four measures of long-term stress level to evaluate the congruence between these commonly used methods. We did not detect any significant geographical trend in stress level across our study populations of P. leucopus . Most notably, we found no clear congruence between the four measures of stress level we used, and conclude that these four commonly used methods are not equivalent, thereby not comparable across studies.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0930,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,190 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMammaliaMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207