Faculty Opinions recommendation of Gray wolves as climate change buffers in Yellowstone.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the mechanisms by which climate and predation patterns by top predators co-vary to affect community structure accrues added importance as humans exert growing influence over both climate and regional predator assemblages.In Yellowstone National Park, winter conditions and reintroduced gray wolves (Canis lupus) together determine the availability of winter carrion on which numerous scavenger species depend for survival and reproduction.As climate changes in Yellowstone, therefore, scavenger species may experience a dramatic reshuffling of food resources.As such, we analyzed 55 y of weather data from Yellowstone in order to determine trends in winter conditions.We found that winters are getting shorter, as measured by the number of days with snow on the ground, due to decreased snowfall and increased number of days with temperatures above freezing.To investigate synergistic effects of human and climatic alterations of species interactions, we used an empirically derived model to show that in the absence of wolves, early snow thaw leads to a substantial reduction in late-winter carrion, causing potential food bottlenecks for scavengers.In addition, by narrowing the window of time over which carrion is available and thereby creating a resource pulse, climate change likely favors scavengers that can quickly track food sources over great distances.Wolves, however, largely mitigate late-winter reduction in carrion due to earlier snow thaws.By buffering the effects of climate change on carrion availability, wolves allow scavengers to adapt to a changing environment over a longer time scale more commensurate with natural processes.This study illustrates the importance of restoring and maintaining intact food chains in the face of large-scale environmental perturbations such as climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,281 | 0,041 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».