Blackwell Publishing, Ltd. starvation, stress, adaptation or artefact?
Notice bibliographique
Résumé
1. Overwinter mass loss can reduce energetic requirements in mammals (Dehnel’s phenomenon). Alternatively, mass loss can result from food limitation or high predation risk. 2. We use data from fertilizer, food-supplementation and predator-exclusion experiments in the Yukon during a population cycle from 1986 to 1996 to test the causes of overwinter mass loss by snowshoe hares (Lepus americanus). In all years, some hares on control sites gained mass overwinter. During the increase phase the majority gained mass, but in all other phases the majority lost mass. 3. Snowshoe hares weighing < 1000 g in autumn always gained mass overwinter, as did the majority that weighed 1000–1400 g. Hares weighing> 1800 g in autumn usually lost mass. 4. Snowshoe hares on the predator-exclosure + food site gained mass overwinter in all years. Hares on the food-supplementation sites lost mass during the decline but gained mass in all other phases. Fertilization had little effect on mass dynamics. 5. Snowshoe hares were more likely to lose mass during winters with low survival rates. Snowshoe hares on the predator-exclosure treatments were more likely to gain mass than were hares on control sites.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,172 | 0,122 |
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 ».