Pursuit and escape drive fine-scale movement variation during migration in a temperate alpine ungulate
Notice bibliographique
Résumé
Climate change reduces snowpack, advances snowmelt phenology, drives summer warming,alters growing season precipitation regimes, and consequently modifies vegetation phenologyin mountain systems. Altitudinal migrants cope with seasonal variation in such conditions bymoving between seasonal ranges at different elevations, but vertical movements may becomplex and are often not unidirectional during the spring migratory season. We uncoverdrivers of vertical movement variation in an endangered alpine specialist, Sierra Nevadabighorn sheep. We used integrated step-selection analysis to determine factors that promotevertical movements, and factors that drive selection of destinations after vertical movements.Our results reveal that high temperatures consistently drive uphill movements, and providesome evidence for the contribution of precipitation events to downhill movements.Furthermore, bighorn select destinations that have a high relative index of forage growth andmaximize delay since snowmelt. These results indicate that although Sierra bighorn seek outforaging opportunities related to landscape phenology, they compensate for short-termenvironmental stressors by undertaking brief vertical movements. Migrants may therefore beimpacted by future warming and increased storm frequency or intensity, both in terms of theirfine-scale vertical movements, and in terms of tradeoffs between forage access and predationrisk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».