Seasonal dynamics of small mammal populations: resource availability and cold exposure interact to govern abundance
Notice bibliographique
Résumé
Organisms in seasonal environments respond to both resources in the summer and environmental conditions in winter. Small mammals, in particular, respond quickly to changes in their environment, with many species reliant on the thermal refuge of the subnivium in the winter. However, there has been little research exploring how resources and cold exposure drive the seasonal dynamics of small mammal populations. We studied the populations of three subnivium-specialist small mammal species in seasonally snow-covered forests in Wisconsin, USA across 5 years during summer and winter. In summer, mast availability and canopy cover governed white-footed mouse ( Peromyscus leucopus Rafinesque, 1818) populations, coarse woody debris drove short-tailed shrew ( Blarina brevicauda Say, 1823) populations, and rainfall influenced red-backed vole ( Myodes gapperi (Vigors, 1830)) abundance. Dietary analysis via stable isotopes revealed that shrews primarily consumed arthropods, and mice predominately consumed hard mast despite interannual changes in availability. In winter, white-footed mice and red-backed vole abundances were negatively related to cold exposure. Short-tailed shrew winter population was positively related to their abundances the previous summer. These small mammals responded to species-specific drivers during the growing and snow seasons. Consequently, shorter snow seasons from climate change appear to be restructuring communities by creating a less hospitable environment for winter-adapted species, likely contributing to their regional declines.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».