Influences on the balance between energetics and risk in snowshoe hares
Notice bibliographique
Résumé
Animals balance acquiring food for energy while minimizing their risk of predation, but climate or habitat features can tip the scales. I used snowshoe hare (Lepus americanus) to test how external variables influence foraging and survival. First, I used winter coat-colour mismatch to test the Camouflage Hypothesis. I predicted that white hares mismatched on a snowless winter background would be more vulnerable to predation than matched hares. Instead, mismatched hares had lower mortality risk than matched hares. Temperature and snow depth, not mismatch, influenced survival and foraging behaviour. Next, I tested the Risk Allocation Hypothesis with a novel risk simulation experiment in the context of spring environmental factors. Hares did not allocate risk based on simulated risk or weather conditions. Instead, hares were risk averse as a function of canopy cover. Taken together, my results demonstrate that multiple mechanisms likely impact the energetics-risk balance. Snow depth and canopy cover have direct implications on predation risk, while temperature impacts energetics; however, effects may not be detectable if conditions do not represent an energetic challenge. My work highlights the idiosyncrasies of place considering previous results across the hare range, and contributes to mismatch and behavioural frameworks for a seasonally coat-colour changing species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».