Discrimination of intra- and inter-specific forage quality by collared pikas (Ochotona collaris)
Notice bibliographique
Résumé
The specific nutritional characteristics by which herbivores evaluate their foraging options are complex. We experimentally manipulated the crude protein and water content of two forage species ( Carex consimilis Holm. (= Carex bigelowii Torr. ex Schwein.) and Polygonum bistorta L.) commonly cached by collared pikas ( Ochotona collaris (Nelson, 1893)) to determine their influence on inter- and intra-specific forage selection. Preference data were collected for 27 pikas using cafeteria-style feeding trials in a randomized block design. A three-way interaction (species × protein × water) suggested that pikas made conditional forage selection decisions while caching these plants. The interaction was driven by greater selection for fresh rather than dried C. consimilis when both were not fertilized. Water content had no effect on the selection of either fertilized C. consimilis or fertilized P. bistorta. Overall, our results indicate that pikas made subtle decisions about their selection of vegetation during caching, based on variation in nitrogen and water content in addition to species-specific selection criteria. Further, our results imply that tests of foraging theory may need to consider intra-specific variation in forage characteristics, as well as inter-specific ranking of forage species.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».