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Use of faecal genotyping to determine individual diet

2008· article· en· W2025459170 sur OpenAlexafffund
Laura R. Prugh, Stephen M. Arthur, Carol Ritland

Notice bibliographique

RevueWildlife Biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaAmerican Society of MammalogistsAlaska Department of Fish and GameMassachusetts Department of Fish and GameNational Science Foundation
Mots-clésPredationBiologySpecies richnessSnowshoe hareSpecies evennessEcologyRarefaction (ecology)CanisForagingNicheFecesZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faecal genotyping has been proposed as a method to examine the diets of individuals, but this application has been virtually unexplored by wildlife biologists. We used faecal genotyping and conventional scat analysis to determine the diets of 42 coyotes Canis latrans belonging to nine social groups in Alaska. We use rarefaction to examine the effect of scat sample size on the accuracy and precision of individual diets, and we simulate diets from scats to determine how diet richness and evenness affect sample size requirements. We then demonstrate the utility of this technique by examining variation in diet among individual coyotes and social groups in relation to prey availability. Estimates of diet diversity and composition were highly variable when <10 scats were used to construct the diet. Diets simulated with a uniform (i.e. even) distribution of prey items required generally smaller sample sizes to estimate diet diversity and richness than diets with exponentially distributed items; however, items in actual scats were exponentially distributed. We found moderate dietary variability among individuals in our study area, and diet overlap was higher among coyotes within social groups than between groups. As predicted by optimal foraging theory, the niche widths of all coyote groups expanded as their primary prey (the snowshoe hare Lepus americanus) became scarce during our three-year study. Despite increased niche width, diet overlap among groups remained constant, suggesting that coyotes selected differing alternative prey. Spatiotemporal variation in snowshoe hare availability explained 70% of the variation in hare consumption among groups, indicating that variation in local prey availability may be the primary cause of diet variation among coyotes. Although faecal genotyping can be used to address ecological questions at the individual level, studies should be designed specifically for this purpose so that sufficient numbers of faeces can be obtained.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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