Data from an experimental study to determine the impact of snow hardness on lemming locomotion
Notice bibliographique
Résumé
Lemmings are an essential link of the Arctic food web as they are the main prey of many predators inhabiting these regions. These small rodents exhibiting cyclic fluctuation of their population can stay active throughout the winter and must dig a network of tunnels in the snow to reach vegetation on which they are feeding. Therefore, snow hardness where they dig has the potential to affect their effort while digging as well as their performance. Data presented in this publication were obtained from an experimental study conducted in Cambridge Bay (Nunavut) to determine the effect of snow hardness on lemming locomotion. A total of 7 lemmings, 4 brown lemmings (Lemmus trimucronatus) and 3 collared lemmings (Dicrostonyx groenlandicus), were captured and kept in captivity in individual cages in the Canadian High Arctic Research Station (CHARS) from August to November 2019. We collected snow samples in 2 observation boxes with windows on the side (100 x 31 x 8 cm, length x height x width) allowing us to observe the lemmings while digging in the snow. The snow collected was categorized in 3 main types: soft, hard, rain-on-snow (ROS). Measurements of snow physical properties (density, hardness) were taken in all recognizable snow layers, from top to bottom: ros-A (only for ROS snow type), A, B, C (see Lemming locomotion codes). Each trial consisted in introducing a lemming on top of a snow sample in the observation box and filming its behavior for 30 minutes. Each lemming (n = 7) was tested 3 times on each snow type (soft, hard, ROS) for a total of 63 trials. Then, the 63 videos were processed to identify the time spent by the lemmings performing different behaviors during the trials. The total length of tunnels dug during each trial were also measured, as well as the time spend above and inside the snow, the time spent using their incisors and the time spent in every snow layer. Digging speeds were obtained in the different layers of the different types of snow. For further details regarding the methods, please refer to the related publication of Poirier et al. (2021).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».