Use of naturally occurring mercury to determine the importance of cutthroat trout to Yellowstone grizzly bears
Notice bibliographique
Résumé
Spawning cutthroat trout (Oncorhynchus clarki (Richardson, 1836)) are a potentially important food resource for grizzly bears (Ursus arctos horribilis Ord, 1815) in the Greater Yellowstone Ecosystem. We developed a method to estimate the amount of cutthroat trout ingested by grizzly bears living in the Yellowstone Lake area. The method utilized (i) the relatively high, naturally occurring concentration of mercury in Yellowstone Lake cutthroat trout (508 ± 93 ppb) and its virtual absence in all other bear foods ([Formula: see text]6 ppb), (ii) hair snares to remotely collect hair from bears visiting spawning cutthroat trout streams between 1997 and 2000, (iii) DNA analyses to identify the individual and sex of grizzly bears leaving a hair sample, (iv) feeding trials with captive bears to develop relationships between fish and mercury intake and hair mercury concentrations, and (v) mercury analyses of hair collected from wild bears to estimate the amount of trout consumed by each bear. Male grizzly bears consumed an average of 5 times more trout/kg bear than did female grizzly bears. Estimated cutthroat trout intake per year by the grizzly bear population was only a small fraction of that estimated by previous investigators, and males consumed 92% of all trout ingested by grizzly bears.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».