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Enregistrement W6892196963 · doi:10.5061/dryad.ht76hdrcd

Marmot capture history data and growing season length data

2020· dataset· en· W6892196963 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésMarmotClimate changePopulationSeasonalityGrowing seasonMark and recapturePhenologyLife history theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal environmental conditions shape the behavior and life history of virtually all organisms. Climate change is modifying these seasonal environmental conditions, which threatens to disrupt population dynamics. It is conceivable that climatic changes may be beneficial in one season but result in detrimental conditions in another because life-history strategies vary between these time periods. We analyzed the temporal trends in seasonal survival of yellow-bellied marmots (Marmota flaviventer) and explored the environmental drivers using a 40-y dataset from the Colorado Rocky Mountains (USA). Trends in survival revealed divergent seasonal patterns, which were similar across age-classes. Marmot survival declined during winter but generally increased during summer. Interestingly, different environmental factors appeared to drive survival trends across age-classes. Winter survival was largely driven by conditions during the preceding summer and the effect of continued climate change was likely to be mainly negative, whereas the likely outcome of continued climate change on summer survival was generally positive. This study illustrates that seasonal demographic responses need disentangling to accurately forecast the impacts of climate change on animal population dynamics. We were able to impute body mass for each individual twice during each year following their first capture using a similar approach to Ozgul et al. (2010) (for more details on the modeling procedure see SI Appendix within the main paper). Body mass measurements were log-transformed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0070,011
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,010

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,187 · 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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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