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Enregistrement W1998477345 · doi:10.1080/10256010903388410

Influence of forage preferences and habitat use on<sup>13</sup>C and<sup>15</sup>N abundance in wild caribou (<i>Rangifer tarandus caribou</i>) and moose (<i>Alces alces</i>) from Canada

2010· article· en· W1998477345 sur OpenAlexafffundabout
Dorothée G. Drucker, Keith A. Hobson, Jean‐Pierre Ouellet, Réhaume Courtois

Notice bibliographique

RevueIsotopes in Environmental and Health Studies · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and WildlifeUniversité du Québec à RimouskiEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Rimouski
Mots-clésTundraTaigaUngulateArcticEcologyAbundance (ecology)ForageLichenHabitatBorealδ13CBiologyEnvironmental scienceStable isotope ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stable isotope composition (delta(13)C and delta(15)N) of moose (Alces alces) and caribou (Rangifer tarandus) hair from the boreal forest of Jacques-Cartier Park and Cote-Nord (Quebec) and arctic tundra of Queen Maud Gulf and Southampton Island (Nunavut) was investigated as an indicator of dietary preferences and habitat use. Values of delta(13)C(hair) and delta(15)N(hair) in moose were consistently lower compared to those of caribou. This is consistent with the depletion in (13)C and (15)N in the plants preferred by moose, essentially browse (shrub and tree leaves), compared to caribou forage, which included significant amounts of graminoids, lichen and fungi. The delta(13)C(hair) values of caribou differed between closed boreal forest and open-tundra ecosystems. This pattern followed that expected from the canopy effect observed in plant communities. Variation in delta(15)N(hair) values of caribou was probably linked to the effect of different climatic conditions on plant communities. This study underlines the potential of isotopic analysis for studies on diet and habitat selection within a pure C(3) plant environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations85
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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