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Enregistrement W4416676581 · doi:10.1111/1365-2656.70167

Going beyond ‘predation’ and ‘survival’: The importance of demographic changes for understanding snowshoe hare cycles

2025· article· en· W4416676581 sur OpenAlexaboutno aff
Marlène Gamelon, Nigel G. Yoccoz

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowshoe harePopulation cycleAbundance (ecology)PopulationVital ratesPopulation growthPopulation declineLitterSeasonal breeder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Highlight: Oli, M., Kenney, A., Boonstra, R., Boutin, S., Murray, D., Jung, T., Hines, J., Krebs, C. (2026). Demographic mechanisms of snowshoe hare population cycles in Yukon, Canada. Journal of Animal Ecology. https://doi.org.10.1111/1365-2656.70169. Ecologists have long been intrigued by cycles in population abundances characterizing the dynamics of some wild species. Abundance may follow surprisingly regular cycles, with an increase phase, a peak phase and then a decline phase of more or less the same length. Predator-induced mortality has long been proposed as the main demographic mechanism inducing population cycles, leading most of cycle theory to consider that population cycles result from survival changes only. In this paper, Oli et al. (2025) assessed how the cycles in population abundance of the snowshoe hare (Lepus americanus) in Yukon, observed during 43 years, are driven by survival or reproductive rates of some specific age classes and how their contributions differ according to the cyclic phase. Thanks to the individual monitoring of more than 7000 snowshoe hares and a state-of-the-art capture-mark-recapture modelling framework, they showed different contributions of age-specific vital rates to the population growth rate, depending on the cyclic phase (increase, peak, decline and low phases) and the breeding period considered (early, mid, late and non-breeding periods). For instance, improved breeding probability, litter size and pre-weaning survival played a major role during the increase phases, whereas lower pre-weaning survival explained population decline. They also highlighted a strong interaction between season and cyclic phases, with, for example, at mid-breeding season, a survival in low phases that is close to the survival observed in increase phases. This led to different life-history strategies over the seasons and the phases: the population had a fast strategy in the early breeding season in the increase phase and a slow strategy in the late breeding season and decline phase, demonstrating a high level of plasticity across phases and seasons. The enigma of population cycles is not fully solved yet, but the study by Oli et al. (2025) clearly contributes to improving our mechanistic understanding of population cycles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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