Anomalous snow events increase mortality for a winter-adapted species
Notice bibliographique
Résumé
Winter is a costly time for animals, requiring individuals to adapt to increased energetic costs and reduced resources. Porcupines ( Erethizon dorsatum (Linnaeus, 1758)) confront winter by storing and catabolizing somatic stores. Increasing temperatures and attenuated snow conditions due to climate change increase porcupine survival, but impacts of greater weather variability have not been explored. In April of 2018, an anomalously heavy and late snowstorm occurred at our long-term study site in central Wisconsin followed by multiple mortalities among adult porcupines. We assessed cause of mortality and determined nutritional condition by extracting bone marrow and quantifying lipid content. Porcupines that died following the snow event had lower fat stores than the fall 2019 group and likely died of starvation. We estimated survival of female porcupines during the winters of 2012 and 2015–2018 to assess the effects of snow conditions and nutritional condition on survival. Survival declined with increased snow depth but increased with improved nutritional condition. The mass starvation event we observed in 2018 appeared to have resulted from deep snow increasing locomotive costs and reducing nutritional condition. As climate change increases the frequency of extreme weather events, including extreme snowfalls, we predict that the frequency of such clustered mortalities will increase.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».