Major components of grizzly bear diet across North America
Notice bibliographique
Résumé
We measured stable carbon and nitrogen isotope ratios in guard hair of 81 populations of grizzly bears (Ursus arctos L., 1758) across North America and used mixing models to assign diet fractions of salmon, meat derived from terrestrial sources, kokanee (Oncorhynchus nerka (Walbaum in Artedi, 1792)), and plants. In addition, we examined the relationship between skull size and diet of bears killed by people in British Columbia. The majority of carbon and nitrogen assimilated by most coastal grizzly bear populations was derived from salmon, while interior populations usually derived a much smaller fraction of their nutrients from salmon, even in areas with relatively large salmon runs. Terrestrial prey was a large part of the diet where ungulates were abundant, with the highest fractions observed in the central Arctic, where caribou (Rangifer tarandus (L., 1758)) were very abundant. Bears in some boreal areas, where moose (Alces alces (L., 1758)) were abundant, also ate a lot of meat. Bears in dryer areas with low snowfall tended to have relatively high meat diet fractions, presumably because ungulates are more abundant in such environments. Kokanee were an important food in central British Columbia. In areas where meat was more than about a third of the diet, males and females had similar meat diet fractions, but where meat was a smaller portion of the diet, males usually had higher meat diet fractions than females. Females reached 95% of their average adult skull length by 5 years of age, while males took 8 years. Skull width of male grizzly bears increased throughout life, while this trend was slight in females. Skull size increased with the amount of salmon in the diet, but the influence of terrestrial meat on size was inconclusive. We suggest that the amount of salmon in the diet is functionally related to fitness in 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».