Transportation of Pacific salmon carcasses from streams to riparian forests by bears
Notice bibliographique
Résumé
Predation on Pacific salmon by bears (genus Ursus L., 1758) can be an important ecosystem process because the spatial distribution of carcasses largely determines whether marine-derived nutrients cycle through aquatic or terrestrial pathways. Direct observations on three streams in southeastern Alaska indicated that 49% of the pink ( Oncorhynchus gorbuscha (Walbaum, 1792)) and chum ( Oncorhynchus keta (Walbaum in Artedi, 1792)) salmon killed by bears were carried into the forest. The tendency of bears to transport carcasses was independent of the sex and species of salmon, but unspawned fish were more often transported than fish that had completed spawning. Data on tagged sockeye salmon ( Oncorhynchus nerka (Walbaum in Artedi, 1792)) in one southwestern Alaska stream indicated that 42.6% of the killed salmon were transported, and that higher percentages were transported in years when salmon densities were greater. At six other streams, on average, 68.1% of the sockeye salmon killed were apparently transported away from the stream into the forest. Combining the data from all sites, the proportion of carcasses transported increased with water depth at the site. These results emphasize the role that bears play in mediating the interactions between nutrients from salmon and the terrestrial and aquatic ecosystems, and the variation in carcass distribution among streams and among years.
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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) | 0,001 | 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 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 ».