Notice bibliographique
Résumé
The taxonomic identity of the historical and current wolf ( Canis lupus L., 1758 or Canis lycaon Schreber, 1775 or their hybrids) population in Minnesota (MN) and the Great Lakes region has been, and continues to be, controversial. So too does its legal status under the U.S. Endangered Species Act. This review summarizes the morphological and genetic information about that population and concludes that historically the MN population consisted of a gray wolf (C. lupus) in the west and an eastern type ( Canis lupus lycaon or C. lycaon) in the east with intergrades or hybrids between the two in most of the state. After extirpation in much of its original MN range, the now-recovered population was infused with gray wolves from Ontario but still consists of hybrid lycaon × gray wolves, probably with higher content gray wolves in the west and higher content lycaon in the east but with most wolves morphologically appearing to be gray wolves. Because the current Wisconsin and Michigan wolf population was derived from MN wolves, they would be primarily hybrids as well. Future research should seek to relate genetic data with morphological measurements in MN wolves. In addition, attempts to breed coyotes ( Canis latrans Say, 1823) with gray wolves in captivity would shed considerable light on the controversy over the origin and taxonomic identity of the newly proposed C. lycaon.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».