Does coat colour influence survival? A test in a cyclic population of snowshoe hares
Notice bibliographique
Résumé
Some mammal species inhabiting high-latitude biomes have evolved a seasonal moulting pattern that improves camouflage via white coats in winter and brown coats in summer. In many high-latitude and high-altitude areas, the duration and depth of snow cover has been substantially reduced in the last five decades. This reduction in depth and duration of snow cover may create a mismatch between coat colour and colour of the background environment, and potentially reduce the survival rate of species that depend on crypsis. We used long-term (1977–2020) field data and capture–mark–recapture models to test the hypothesis that whiteness of the coat influences winter apparent survival in a cyclic population of snowshoe hares (Lepus americanus) at Kluane, Yukon, Canada. Whiteness of the snowshoe hare coat in autumn declined during this study, and snowshoe hares with a greater proportion of whiteness in their coats in autumn survived better during winter. However, whiteness of the coat in spring did not affect subsequent summer survival. These results are consistent with the hypothesis that the timing of coat colour change in autumn can reduce overwinter survival. Because declines in cyclic snowshoe hare populations are strongly affected by low winter survival, the timing of coat colour change may adversely affect snowshoe hare population dynamics as climate change continues.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».