Influences of winter supplemental feeding on the energy balance of white-tailed deer fawns in New Hampshire, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the influence of supplemental feeding on the energy balance of white-tailed deer (Odocoileus virginianus) in northern New Hampshire, U.S.A., during JanuaryMarch 1997. We measured the field metabolic rate (FMR) and energy balance of 10 (5 males and 5 females) supplementally fed wild fawns with doubly labeled water over 1921 days. We tested whether percent acid detergent fiber (ADF) and percent neutral detergent fiber in deer fecal samples predicted the proportion of supplemental feed (pelleted concentrate) in the diet of deer. The mean FMR of fawns was 758.4 kJ·kg0.75·d1 (range = 535.91032.8 kJ·kg0.75·d1), or 2 × their basal metabolic rate (BMR). The mean FMR of male fawns was >30% higher than that of female fawns. Percent body fat (12.1 ± 1.4% (mean ± SE)) and mass loss (3.0 ± 0.9%) varied among fawns, suggesting that an individual high FMR was not detrimental to energy balance and was related to availability of feed. We estimated that a high FMR (>2 × BMR) could be maintained only if fawns consumed about 1 kg of supplemental feed daily. Radiotelemetry data indicated that the number and juxtaposition of feeding sites in an area probably influenced home range and activity of deer. Percent ADF in feces provided the best prediction of percent grain in the diet (% grain = 0.048(% ADF)2 + 1.523(% ADF) + 96.467; r2 = 0.69) and was useful for identifying populations consuming supplemental pelleted concentrate. Biologists should expect that the influence of winter feeding on energy balance and survival will vary according to the interrelationships of deer density, food availability, and winter severity at feeding sites.
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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 ».