Foraging decisions of snowshoe hares in response to experimentally induced coat-colour mismatch
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Animals may exhibit various strategies to mitigate the adverse effects of phenological mismatch. In species experiencing coat colour mismatch, the effects of lost camouflage on the susceptibility to predation may be compensated for with other antipredator traits, such as altered foraging decisions, and may further depend on the intensity of risk. We artificially simulated coat colour mismatch and predation risk in wild-caught snowshoe hares and measured their forage intake rate of black spruce browse, intraspecific selection for forage quality, i.e., % nitrogen of browse, and resulting body mass loss across different risk levels, simulated by cover or lack thereof. We found that hares did not adjust their intake rate in response to mismatch, but hares in our high-risk treatment ate significantly more than hares in our low-risk treatment. Mismatched brown hares, however, selected for more nitrogen-rich forage than their matched brown counterparts. Mismatched white hares lost 4.55% more body mass than their matched white counterparts, despite not reducing their intake rate. Hares in our high-risk treatment lost 1.29% more body mass than those in covered enclosures. We suggest that the increased selection for nitrogen-rich forage observed in brown mismatched hares may occur to mitigate the body mass loss consequences of mismatch. Similarly, the increased intake rate of hares in clear roof enclosures relative to those in opaque roof enclosures may be a compensatory behavioural response to increased body mass loss. Our results highlight the potential indirect effects of coat colour mismatch on snowshoe hares, but also the corresponding behavioural mechanisms that may partially mitigate these effects.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».