Use of faecal genotyping to determine individual diet
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».