Influence of habitat on fine-scale space use by brown lemmings (<i>Lemmus trimucronatus</i>) in the High Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Space use by small mammals should mirror their immediate needs for food and predator shelters but can also be influenced by seasonal changes in biotic and abiotic factors. Lemmings are keystone species of the tundra food web, but information on their spatial distribution in relation to habitat heterogeneity is still scant, especially at a fine scale. In this study, we used spatially explicit capture–recapture methods to determine how topography, hydrology, vegetation, and soil characteristics influence the fine-scale spatial variations in summer density of brown lemmings (Lemmus trimucronatus). Lemmings were monitored throughout the summer in wet and mesic tundra habitats and in a predator exclusion grid, which was also located in mesic tundra. We found that in wet tundra, lemming densities were higher at sites with a rugged topography dominated by hummocks, but only during snow melt. In both mesic tundra sites, lemming densities were higher in sites with poor drainage and low aspect throughout the summer. We found no clear association between lemming densities and any tested vegetation or soil variables. Overall, hydrology and topography appear to play a dominant role in small-scale space use of brown lemmings with a secondary role for predator avoidance and food plant abundance.
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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 | 0,000 |
| 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 ».