Notice bibliographique
Résumé
Top predators of the arctic tundra are facing a long period of very low prey availability during winter and subsidies from other ecosystems such as the marine environment may help to support their populations. Satellite tracking of snowy owls, a top predator of the tundra, revealed that most adult females breeding in the Canadian Arctic overwinter at high latitudes in the eastern Arctic and spend several weeks (up to 101 d) on the sea-ice between December and April. Analysis of high-resolution satellite images of sea-ice indicated that owls were primarily gathering around open water patches in the ice, which are commonly used by wintering seabirds, a potential prey. Such extensive use of sea-ice by a tundra predator considered a small mammal specialist was unexpected, and suggests that marine resources subsidize snowy owl populations in winter. As sea-ice regimes in winter are expected to change over the next decades due to climate warming, this may affect the wintering strategy of this top predator and ultimately the functioning of the tundra ecosystem. The Arctic tundra is characterized by strong seasonal variations in productivity, which nonetheless remains relatively low throughout the year compared to other ecosystems (Bliss 1986, Gauthier et al. 1996, Krebs et al. 2003). Considering that, the relatively high abundance and diversity of vertebrate predators in the tundra is impressive
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,018 | 0,005 |
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 ».