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Enregistrement W2096283688 · doi:10.1111/1755-0998.12153

Enhanced understanding of predator–prey relationships using molecular methods to identify predator species, individual and sex

2013· article· en· W2096283688 sur OpenAlexafffundabout
Matthew A. Mumma, Colleen E. Soulliere, Shane P. Mahoney, Lisette P. Waits

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology Resources · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensDepartment of Environment and ConservationGovernment of Newfoundland and Labrador
Organismes subventionnairesDepartment of Environment and Conservation, Government of Newfoundland and Labrador
Mots-clésPredatorBiologyPredationZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predator species identification is an important step in understanding predator-prey interactions, but predator identifications using kill site observations are often unreliable. We used molecular tools to analyse predator saliva, scat and hair from caribou calf kills in Newfoundland, Canada to identify the predator species, individual and sex. We sampled DNA from 32 carcasses using cotton swabs to collect predator saliva. We used fragment length analysis and sequencing of mitochondrial DNA to distinguish between coyote, black bear, Canada lynx and red fox and used nuclear DNA microsatellite analysis to identify individuals. We compared predator species detected using molecular tools to those assigned via field observations at each kill. We identified a predator species at 94% of carcasses using molecular methods, while observational methods assigned a predator species to 62.5% of kills. Molecular methods attributed 66.7% of kills to coyote and 33.3% to black bear, while observations assigned 40%, 45%, 10% and 5% to coyote, bear, lynx and fox, respectively. Individual identification was successful at 70% of kills where a predator species was identified. Only one individual was identified at each kill, but some individuals were found at multiple kills. Predator sex was predominantly male. We demonstrate the first large-scale evaluation of predator species, individual and sex identification using molecular techniques to extract DNA from swabs of wild prey carcasses. Our results indicate that kill site swabs (i) can be highly successful in identifying the predator species and individual responsible; and (ii) serve to inform and complement traditional methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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