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Enregistrement W3157243870 · doi:10.21203/rs.3.rs-90221/v1

Timing outweighs amount of rainfall in shaping population dynamics

2020· preprint· en· W3157243870 sur OpenAlexaff
Guoliang Li, Xinrong Wan, Baofa Yin, Wanhong Wei, Xianglei Hou, Xin Zhang, Erdenetuya Batsuren, Jidong Zhao, Shu‐Li Huang, Xiaoming Xu, Jing Liu, Yiran Song, Arpat Özgül, Chris R. Dickman, Guiming Wang, Charles J. Krebs, Zhibin Zhang

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDynamics (music)PopulationEnvironmental scienceEconometricsEconomicsDemographyPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate variability has been widely documented to have bottom-up effects on the population dynamics of animals1,2, but the mechanisms underlying these effects have been rarely investigated through field manipulative experiments that control for confounding factors3. Here, we examined the effects of different rainfall patterns (i.e. timing and amount) on the population size of Brandt’s voles Lasiopodomys brandtii in semi-arid steppe grassland in Inner-Mongolia by conducting a 10-year (2010-2019) rainfall manipulation experiment in twelve 0.48 ha field enclosures. We found that moderate rainfall increase during the early rather than late growing season drove marked increases in population size through increasing the biomass of preferred plant species, whereas heavily increased rainfall produced no further increase in vole population growth. The increase in vole population size was more coupled with increased reproduction of overwintered voles and increased body mass of young-of-year than with better survival. Our results provide the first experimental evidence for the bottom-up effects of changing rainfall on the population growth of small mammals, and highlight the importance of rainfall timing on the population dynamics of wildlife in the steppe grassland environment.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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 Opus0,298
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,077 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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