Altitudinal gradient of Eurasian otter (Lutra lutra) food niche in Mediterranean habitats
Notice bibliographique
Résumé
The effects of geographical factors, such as latitude and altitude, on climate are known to influence the food habits of predator species distributed over a broad distribution range. A sharp latitudinal gradient in the diet of the Eurasian otter ( Lutra lutra (L., 1758)), that is an increase of trophic diversity from temperate to Mediterranean Europe, has been described recently. Altitude, affecting the diversity of fish assemblages and hence prey availability for otters, could also be a key factor influencing otter diet. With the aim of testing for the presence of an altitudinal gradient in otter diet in the Mediterranean area, we assessed the composition of diet at 24 sampling reaches spread in three main river catchments of southern Italy. The analysis of 1885 spraints revealed that fish were the main prey of otters, followed by amphibians, while other food items were of lesser significance, although crustaceans could be locally important. The altitude of the sampling station was negatively correlated with fish consumption and positively correlated with otter trophic diversity; at higher altitudes, alternative prey (particularly amphibians) were included in otter diet. The reduction of fish availability with elevation plays a major role in shaping this dietary pattern. The ability of otters to exploit alternative prey, such as amphibians, could allow the colonization of small rivers sustaining a low fish biomass.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».