Snowmelt Onset and Caribou (Rangifer tarandus) Spring Migration
Notice bibliographique
Résumé
Caribou (Rangifer tarandus) undergo exceptionally large, annual synchronized migrations of thousands of kilometers, triggered by their shared environmental stimuli. The proximate triggers of those migrations remain mysterious, though snow characteristics play an important role due to their influence on the mechanics of locomotion. We investigate whether the snow melt–refreeze status relates to caribou movement, using previously collected Global Positioning System (GPS) caribou collar data. We analyzed 117 individual female caribou with >30,000 observations between 2007 and 2016 from the Bathurst herd in Northern Canada. We used a hierarchical model to estimate the beginning, duration, and end of spring migration and compared these statistics against snow pack melt characteristics derived from 37 GHz vertically polarized (37V GHz) Calibrated Enhanced-Resolution Brightness Temperatures (CETB) at 3.125 km resolution. The timing of migration for Bathurst caribou generally tracked the snowmelt onset. The start of migration was closely linked to the main melt onset in the wintering areas, occurring on average 2.6 days later (range −1.9 to 8.4, se 0.28, n = 10). The weighted linear regression was also highly significant (p-value = 0.002, R2=0.717). The relationship between migration arrival times and the main melt onset on the calving grounds (R2 = 0.688, p-value = 0.003), however, had a considerably more variable lag (mean 13.3 d, se 0.67, range 3.1–20.4). No migrations ended before the main melt onset at the calving grounds. Thawing conditions may provide a trigger for migration or favorable conditions that increase animal mobility, and suggest that the snow properties are more important than snow presence. Further work is needed to understand how widespread this is and why there is such a relationship.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».