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Enregistrement W3176768514 · doi:10.21203/rs.3.rs-589667/v1

Demography of the enigmatic low phase in a cyclic lemming population

2021· preprint· en· W3176768514 sur OpenAlexaffabout
Dominique Fauteux, Gilles Gauthier

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversité LavalCanadian Museum of Nature
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationGeographyPopulation cycleDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Deciphering the mechanism behind the lack of growth during the prolonged low abundance phase of cyclic populations represents a major challenge due to the lack of data. However, long-term capture-mark-recapture datasets can help resolve this question through demographic analyses. We analysed the demography and movements of cyclic brown lemmings on Bylot Island, Canada, with a 16-yr (2004-2019) live-trapping program and looked for inversely density-dependent factors that could contribute to a prolonged low phase. We found that the proportion of females in the population was inversely density-dependent with a strong male-biased sex ratio at low densities but not at high densities. In contrast, survival of adult females was higher than adult males, but both had lower survival at low densities than at high ones. Distances moved by both adult males and females were density-dependent, and proportion of females in reproductive condition was weakly density-dependent. Individual body condition, measured as monthly change in body mass, was not density-dependent. Overall, the strong malebiased sex ratio at very low densities suggests a loss of reproductive potential due to the rarity of females and appears to be the most susceptible demographic factor that could contribute to the prolonged low phase in cyclic brown lemmings. What leads to this sexbias in the first place is still unclear, but indirect evidence suggests that this may be due to a higher vulnerability of nesting females to predation in winter than males.

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)0,000
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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,355 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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