Quantifying The Predator-Prey Relationship: Lessons Learned From A Multiple-Prey, Wolf-Hybrid Zone In Algonquin Park, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We studied winter kill rates and prey selection in an eastern wolf/moose/white-tailed deer system in Algonquin Park, Ontario Canada. Eastern wolves (Canis lycaon) are a distinct species, known to hybridize with both gray wolves and eastern coyotes, resulting in genetic variation within the study area. Deer in Algonquin are seasonally migratory, and accessibility of deer shifts significantly over winter. Some wolf packs migrate off territory to forage on deer, while others remain on territory, relying on moose. Our objectives were to 1) identify factors influencing variation in prey use, and 2) compare methodologies for quantifying prey use in a multiple prey system. We used fine scale GPS collar data to identify kill sites, and calculated relative use of moose and deer for each pack using several measures, including prey biomass/wolf/day, days/kill/pack and a newly developed method of time spent at kill sites from GPS data. We also conducted stable isotope analysis to compare with field collected prey-use data. Variation in prey use among wolf packs was most influenced by accessibility to deer, vulnerability of moose, and genetic admixture, and mediated by winter progression. Methodological comparisons showed that prey biomass/wolf/day tended to overestimate large prey items, while days/kill/pack overestimated the importance of small prey. Stable isotope results were inconsistent, revealing some possible weaknesses of this approach. We found wide variation in kill rates and relative prey use with winter progression, and spatial variation in age-specific predation associated with differences in hunter harvest pressure.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».