Selective predation by brown bears (<i>Ursus arctos</i>) foraging on spawning sockeye salmon (<i>Oncorhynchus nerka</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Selective predation by and predation rates of brown bears (Ursus arctos) foraging on spawning sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) in a small shallow creek in the Wood River lake system near Bristol Bay, Alaska, were quantified during 1986 and 19901992. Bears killed a high proportion of spawning salmon when few salmon entered the creek (92% of 505 fish) and a much smaller proportion when the spawning population reached a historical high (16% of 15 631 fish). Selective predation on salmon that differed in length, sex, and spawning condition was measured by tagging salmon at the mouth of the creek immediately prior to upstream migration and then recovering dead tagged fish during daily surveys of the entire creek. The relative frequencies of large, medium-sized, and small salmon killed by bears indicated that the risk of predation was more than 150% greater for large than for small salmon. A higher proportion of the male salmon population was killed and a greater proportion of male bodies were consumed than female salmon. Selectivity for male salmon increased as the spawning season progressed, possibly because male salmon weakened earlier and lived longer in a weakened state than female salmon. Male salmon were attacked mostly along the dorsal hump area, whereas female salmon tended to be attacked along the abdomen, where eggs could be exposed. Bears selectively killed female salmon prior to spawning during 1 of the 3 years, but only 6.17.8% of the female spawning populations were killed prior to spawning. These data support the hypothesis that selective predation by bears may influence the body morphology of spawning salmon.
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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 ».