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Enregistrement W4399586442 · doi:10.1098/rspb.2024.0399

Lemming population fluctuations around the Arctic

2024· article· en· W4399586442 sur OpenAlexaff
Charles J. Krebs

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticThe arcticGeographyPopulationOceanographyEnvironmental scienceClimatologyGeologyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When Charles Elton, over 100 years ago at Oxford, began to collate natural history data about fluctuations in lemming populations in the Arctic, he discovered population cycles, 3-to 4-year fluctuations in density that were well known to Arctic peoples but not to scientists.Elton's classic 1924 paper describing this pattern in the Journal of Experimental Biology stimulated a medley of Arctic biologists around the North Polar regions to gather quantitative data on these cycles.The culmination of much of this research is published now in the Proceedings of the Royal Society, Series B and demonstrates how the lemming cycle has worked its way into ordinary language.Buried in this natural history was an important change in our world view which stated that nature was in a state of balance, the equilibrium view of the world's ecosystems.No one today would believe in a natural balance which rested on the idea that nature will take care of itself and heal from any disturbance imposed by humans.We live in a non-equilibrial world, where change is expected, and part of this change in world view is due to lemmings, the small rodents of the northern tundra.The rapidity of climate change in recent years brought out the view that cycles in these rodents would disappear with drastic consequences for northern food chains because lemmings are a keystone species for many species of predators.Weasels and arctic foxes are the obvious mammalian predators, but lemmings are eaten by grizzly bears, wolves, wolverine, arctic ground squirrels, snowy owls, long-tailed jaegers and a variety of predacious birds.Losing lemming cycles would cause a collapse of this food chain.Gauthier et al.[1] reviewed the evidence from 24 time series over the past 19-91 years and concluded that lemming cycles are not perfectly cyclic in the mathematical sense but have an average period of 3.7 years in 55% of the 649 site-years of data available.Cycles can be lost for several years causing worries among ecologists that cycles were disappearing but in all cases returned to a 3-to 4-year period.Figure 1 illustrates this cyclic pattern with data from one of the 24 time series used in Gauthier et al. [1].These observations trigger two broad questions: what causes these lemming cycles?and why might they disappear for a few years but then come back?The causes of lemming cycles have stimulated much study and speculation.Elton suggested in 1924 that oscillations in climate in the Arctic might be a general cause producing synchrony in lemming numbers over large areas of the Arctic.But more data [1] have shown that synchrony is not absolute but regional, and the climate variables we can easily measure do not correlate with the time when cycles lapsed during the last four decades.What is true of the past however is not necessarily going to continue into the future, so continuous monitoring is required to discern this catastrophic possibility of ecosystem collapse from the predators that rely on lemmings as the base of the Arctic food chain [2].The lemming cycle has always been suspected to have something to do with the Arctic winter; so much research has attempted to see if changes in snow depth, winter temperatures, rain-on-snow events and rapid melting in mid-winter could be involved in high mortality.The difficulty ecologists face is winter-what exactly is going on under the snow?We have good

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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