Seasonal diet of the northern river otter (<i>Lontra canadensis</i>): what drives prey selection?
Notice bibliographique
Résumé
Diet of the northern river otter (Lontra canadensis (Schreber, 1777)) has been examined throughout much of its range and across many habitat types. Few studies have examined prey selection based on prey abundance estimates, however, and prey selection results have been inconsistent. We determined composition, seasonal variation, and prey selection of otter diet in northern Utah comprising multiple habitat types and prey communities. We evaluated the hypothesis that otters take prey according to availability and in inverse proportion to swimming ability. Fish was the primary class of prey taken by otters (96.5%), followed by crustaceans (16.9%). Among families, otter diet was composed primarily of Salmonidae and Cottidae, the two families that dominated the fish community of the main-channel habitat. Otter diet varied seasonally for nearly all classes (G[24] = 127.8, P < 0.001) and families (G[18] = 132.94, P < 0.001) of prey. In particular, fish occurrence was lower during summer than during other seasons (P ≤ 0.05), whereas crustacean (i.e., crayfish (Astacoidea)) occurrence was higher (G[3] = 71.1, P < 0.001). At the family level, occurrence of Salmonidae was greatest during fall (G[3] = 11.7, P < 0.01). Within one of our habitat types, we found otters to select for prey in proportion to abundance and in inverse proportion to swimming ability, with otters selecting for Catostomidae and Cyprinidae, against Salmonidae, and Cottidae according to its abundance. We conclude that habitat type may be the initial driver of prey selection, while factors such as abundance, agility, and life history of prey may be secondary drivers.
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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 | 0,000 | 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 ».