Density-dependent predation by brown bears (<i>Ursus arctos</i>) on sockeye salmon (<i>Oncorhynchus nerka</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The number of sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) killed by brown bears (Ursus arctos) in 13 streams over more than a decade in southwestern Alaska was best explained by an asymptotic increase to about 3000 salmon killed per stream per year as salmon density increased to 10 000 fish·ha1of stream. Divergence from this pattern at some streams probably reflected variation in the number of bears using the stream (which we did not determine) and variation in salmon biomass consumed per fish killed. Daily surveys at one creek over 11 years revealed about 100130 salmon killed per day, ranging from a few to over 600. Higher proportions of the available salmon were killed early and late in the season, when densities were low. Thus the number of salmon killed within and among years increased with salmon abundance but at a declining rate, and the proportion killed generally decreased. Our previous work indicated that the average proportion of salmon killed among streams was controlled mostly by stream size, affecting the ability of bears to catch salmon. These findings are important for understanding the effects of bears on salmon population dynamics and their role in the transport of nutrients from salmon carcasses.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».