Influence multi-échelles de l'habitat sur la répartition des lemmings dans le Haut Arctique canadien
Bibliographic record
Abstract
De nombreux petits mammifères occupent une place centrale dans le réseau alimentaire de plusieurs écosystèmes dans le monde et l'Arctique ne fait pas exception. En exerçant une forte influence sur ses prédateurs et autres proies, les lemmings jouent un rôle clé dans le réseau alimentaire de la toundra arctique. Ainsi, la distribution spatiale des lemmings peut affecter la survie et le comportement de plusieurs espèces de ce réseau alimentaire. Cependant, on sait peu de choses sur les facteurs qui influencent la répartition spatiale des lemmings dans la toundra. Le but de ce projet était de caractériser l'influence de l'habitat sur la répartition des lemmings bruns (Lemmus trimucronatus) et des lemmings variables (Dicrostonyx groenlandicus) sur l'île Bylot dans le Haut-Arctique canadien à différentes échelles spatiales, allant de quelques dizaines de mètres à plusieurs dizaines de kilomètres. Le premier objectif était de déterminer l'influence des éléments biotiques et abiotiques sur l'utilisation de l'espace à l'échelle du domaine vital des lemmings bruns en été. Pour ce faire, nous avons déterminé comment les facteurs biotiques (i.e. végétation, prédation) et abiotiques (i.e. microtopographie, hydrologie) influençaient les variations spatiales des densités de lemmings bruns. Ceci a été réalisé à l'aide de captures multiples d'individus à l'intérieur de deux grilles de trappage de 11 ha. Nos résultats montrent que l'hydrologie, la prédation et l'approvisionnement en nourriture influencent la répartition des lemmings bruns à l'intérieur de leur domaine vital. Puisque l'hydrologie peut avoir des répercussions sur les risques de prédation et l'approvisionnement en nourriture, son rôle est majeur dans la répartition des lemmings bruns à fine échelle spatiale. Le deuxième objectif était de comprendre comment la répartition des populations des deux espèces varie en fonction de l'habitat à l'échelle du paysage. Nous avons également évalué la synchronie (ou asynchronie) spatiale des cycles de population à cette échelle en tenant compte de l'hétérogénéité de l'habitat. L'abondance de chaque espèce a été déterminée par la densité des nids d'hiver sur cinq sites s'étalant sur une distance de 50 kilomètres. Nous avons ensuite étudié l'influence des variables abiotiques (i.e. la propension du sol au creusage, la couverture de sable) et biotiques (i.e. les types de végétation, la couverture de matière organique) sur l'abondance de chaque espèce selon les sites. Nous avons trouvé une synchronie spatiale dans l'abondance des populations de lemmings variables à l'échelle de ~50 km, mais pas chez les lemmings bruns. Les types de communautés végétales selon un gradient hydrologique et la dureté du sol étaient les caractéristiques de l'habitat les plus influentes pour les deux espèces, les lemmings variables étant positivement liés à ces caractéristiques, alors que l'inverse a été observé pour les lemmings bruns. Ce projet met en évidence l'effet hiérarchique de différentes composantes de l'habitat, selon l'échelle spatiale, sur la répartition des lemmings dans la toundra. Nous avons ainsi démontré que les facteurs qui influencent la répartition des lemmings pouvaient varier entre les échelles du domaine vital de l'individu et du paysage et aussi de façon saisonnière, et que des variables d'habitat pouvaient affecter la synchronie spatiale dans les fluctuations de population d'une espèce.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".