Genetic and morphological differentiation of wolves (<i>Canis lupus</i>) and coyotes (<i>Canis latrans</i>) in northeastern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Gray wolves ( Canis lupus L., 1758), eastern wolves ( Canis lycaon Schreber, 1775), and coyotes ( Canis latrans Say, 1823) are presently managed as a single biological population in primary wolf range in Ontario with the intent of minimizing incidental harvest of wolves. This management strategy is based on the assumption that wolves and coyotes cannot be reliably distinguished because of hybridization, and the resulting restrictions on coyote harvest are unpopular with hunters and farmers. We genetically and morphologically characterized a sample of sympatric wolves and coyotes harvested in the Lesser Clay Belt area of northeastern Ontario in 2006–2009 to test the hypothesis that these species cannot be reliably distinguished. We found that wolves and coyotes were genetically and morphologically distinct, with minimal hybridization between them. Our findings suggest that wolves and coyotes in the sampled area can be reliably distinguished, but further sampling is required to determine the full extent of areas in Ontario where wolves and coyotes are reliably distinguishable. We discuss unresolved issues regarding the feasibility of separate management for these species. We also discuss implications of our findings regarding wolf recovery in the northeastern United States.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».