Enhanced understanding of predator–prey relationships using molecular methods to identify predator species, individual and sex
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».