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Enregistrement W4211190336 · doi:10.1111/ele.13975

Balancing food acquisition and predation risk drives demographic changes in snowshoe hare population cycles

2022· letter· en· W4211190336 sur OpenAlexafffund
Yasmine N. Majchrzak, Michael J. L. Peers, Emily K. Studd, Allyson K. Menzies, Philip D. Walker, Shotaro Shiratsuru, Laura K. McCaw, Rudy Boonstra, Murray M. Humphries, Thomas S. Jung, Alice J. Kenney, Charles J. Krebs, Dennis L. Murray, Stan Boutin

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaThe Scarborough HospitalYukon Department of EnvironmentUniversity of TorontoTrent UniversityMcGill UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesW. Garfield Weston FoundationUniversity of AlbertaAssociation of Canadian Universities for Northern StudiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAssociation of Canadian Universities for Research in Astronomy
Mots-clésPredationForagingBiologySnowshoe hareEcologyPopulation cycleReproductionPopulationPredatorDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Snowshoe hare cycles are one of the most prominent phenomena in ecology. Experimental studies point to predation as the dominant driving factor, but previous experiments combining food supplementation and predator removal produced unexplained multiplicative effects on density. We examined the potential interactive effects of food limitation and predation in causing hare cycles using an individual-based food-supplementation experiment over-winter across three cycle phases that naturally varied in predation risk. Supplementation doubled over-winter survival with the largest effects occurring in the late increase phase. Although the proximate cause of mortality was predation, supplemented hares significantly decreased foraging time and selected for conifer habitat, potentially reducing their predation risk. Supplemented hares also lost less body mass which resulted in the production of larger leverets. Our results establish a mechanistic link between how foraging time, mass loss and predation risk affect survival and reproduction, potentially driving demographic changes associated with hare cycles.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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.

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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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