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Enregistrement W1986619648 · doi:10.1139/z03-088

Prey use by red foxes (<i>Vulpes vulpes</i>) in urban and rural areas of Illinois

2003· article· en· W1986619648 sur OpenAlexvenueno aff
Shana R. Lavin, Timothy R. Van Deelen, Patrick W. Brown, Richard E. Warner, Stanley H. Ambrose

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésVulpesHabitatPredationEcologyTrophic levelBiologyCanisCompetition (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decline of red fox (Vulpes vulpes) populations in Illinois has been attributed to altered geographic landscapes and the eastward expansion of the coyote. To investigate effects of habitat use and competition with coyotes on diets of foxes in intensively farmed landscapes of Illinois, we analyzed carbon and nitrogen isotope ratios (δ13C and δ15N) of foxes, coyotes (Canis latrans), and other local species. Foxes were categorized as rural (agricultural habitat, coyotes present), urban (urban habitat, coyotes absent), or from an agricultural research facility at the University of Illinois (South Farms, agricultural habitat, coyotes absent). Rural foxes had higher fur isotopic values (δ13C and δ15N) than rural coyotes, indicating that coyotes caused foxes to consume prey items from higher trophic levels and eat more C4plants. Urban foxes had lower isotopic values (δ13C and δ15N) than South Farms foxes, suggesting that habitat use partly determined fox diets; foxes in urbanized habitats consumed prey at lower trophic levels within a largely C3plant based food web. Models of competitive exclusion by coyotes were better predictors of fox long-term diets, including pup rearing, while habitat use models predicted fox diets on a narrower timescale. Competitive exclusion by coyotes might be an important factor explaining the decline of foxes in the intense farming areas of Illinois.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations39
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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