Factors influencing the acquisition of rodent carrion by vertebrate scavengers and decomposers
Notice bibliographique
Résumé
Vertebrate scavengers and decomposers compete for animal carcasses in all temperate and tropical ecosystems. We examined the influence of carcass size, forest type, and air temperature on the fate of rodent carcasses at the Savannah River Site, South Carolina, USA. Three hundred rodent carcasses were placed at random locations in forested habitats and scavengers were identified using remote photography. Seventeen species of vertebrates removed 104 of 300 (35%) rodent carcasses over a year. Raccoons (Procyon lotor (Linnaeus, 1758)) and Virginia opossums (Didelphis virginiana Kerr, 1792) scavenged most frequently. For scavenged carcasses, the mean time to carcass removal was 2.58 days after placement. Carcass acquisition by scavengers and decomposers was influenced moderately by forest type and carcass size, although ambient air temperature considerably influenced the fate of carcasses. Vertebrates removed fewer carcasses as temperatures increased: only 28 of 144 (19%) carcasses were scavenged when temperatures exceeded 17 °C. The temporal pattern of carcass removal by vertebrates, however, did not vary with temperature. Consistent rates of carcass removal by vertebrates across the year and increased activity by insects during warm weather led to elevated levels of decomposition during summer months. This study confirms the complexity and dynamic nature of competitive relationships among scavengers and decomposers.
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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 | 0,000 | 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 ».