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Enregistrement W1983517091 · doi:10.1071/rj11092

The diet of the dingo (Canis lupus dingo and hybrids) in north-eastern Australia: a supplement to the paper of Brook and Kutt (2011)

2012· article· en· W1983517091 sur OpenAlexaff
Lee R. Allen, Mark Goullet, Russell Palmer

Notice bibliographique

RevueThe Rangeland Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDingoPredationBiologyGeneralist and specialist speciesEcologyApex predatorBiodiversityCanisRange (aeronautics)WildlifeHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dingoes and other wild dogs (Canis lupus dingo and hybrids) are generalist predators that consume a wide variety of different prey species within their range. Little is known, however, of the diets of dingoes in north-eastern Australia where the potential for impacts by dingoes exists. Recently new information has been provided on the diets of dingoes from several sites in Queensland, Australia, significantly adding to the body of published knowledge on ecosystems within this region. Further information on the diet of dingoes in north-eastern Australia is added from 1460 scats collected from five sites, representing tropical savannahs, tropical offshore islands (and a matched mainland area), dry sclerophyll forests and peri-urban areas on the fringe of Townsville. Macropods, possums and bandicoots were found to be common prey for dingoes in these areas. Evidence suggested that the frequency of prey remains in scats can be an unreliable indicator of predation risk to potential prey and it was found that novel and unexpected prey species appear in dingo diets as preferred prey become unavailable. The results support the generalisation that dingoes prefer medium- to large-sized native prey species when available but also highlight the capacity for dingoes to exploit populations of both large and small prey species that might not initially be considered at risk from predation based solely on data on scats.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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