Quantifying carnivory by grizzly bears in a multi‐ungulate system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Grizzly bears ( Ursus arctos ) cohabit landscapes with a diversity of ungulates, but the degree to which grizzly bears are carnivorous is unclear and likely varies across landscapes. We used stable isotopes of carbon and nitrogen to infer seasonal diets of grizzly bears in northern British Columbia while studying predator–prey dynamics in a largely undisturbed system. We found high seasonal variation in diets among individuals; males consumed more ungulate prey than did females throughout the year. In fall, both sexes increased their consumption of prey; large ungulates constituted 51% and 32% of the fall diets of males and females, respectively. This increase in carnivory appeared to be primarily associated with consumption of elk ( Cervus elaphus ). Estimates of prey proportions in the diets of grizzly bears were highly sensitive to the range of tissue to diet discrimination values that were incorporated in isotope models. Small changes in discrimination values resulted in estimated prey intakes that varied more than threefold as a percentage of the diet depending on sex and season. We caution against using standard discrimination values, and we recommend that diet reconstructions using stable isotopes be based on tissue‐specific values that would be appropriate for the species of interest. © 2012 The Wildlife Society.
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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 | 0,002 | 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 ».