Carnivore-specific stable isotope variables and variation in the foraging ecology of modern and ancient wolf populations: case studies from Isle Royale, Minnesota, and La Brea
Notice bibliographique
Résumé
We use carbon and nitrogen isotope data collected from two North American gray wolf ( Canis lupus L., 1758) populations (Isle Royale and northern Minnesota) to both calculate carnivore-specific isotopic variables and investigate wolf foraging ecology. The isotopic enrichments of 13 C and 15 N that occur between mammalian carnivores and their prey have not been well defined in modern populations. We use bone collagen from the Isle Royale National Park wolf, moose ( Alces alces (L., 1758)), and beaver ( Castor canadensis Kuhl, 1820) populations to determine trophic enrichment factors of 1.3‰ ± 0.6‰ for δ 13 C and 4.6‰ ± 0.7‰ for δ 15 N. We apply these carnivore-specific fractionation factors to a case study from the fossil record, and reconstruct the diets of late-Pleistocene dire wolves ( Canis dirus (Leidy, 1858)) from the La Brea tar pits. We use the Minnesota wolf tissue (collagen, hair, muscle) isotopic data to estimate carnivore population subsample sizes needed to replicate the mean values of the whole population within one standard deviation. Finally, we compare the Isle Royale and Minnesota collagen and hair isotopic data to published δ 13 C and δ 15 N values for North American gray wolf populations. We find that interpopulation differences in isotope variances provide insight into wolf foraging ecology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».