MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2114164542 · doi:10.1139/z02-149

Intra-hair stable isotope analysis implies seasonal shift to salmon in gray wolf diet

2002· article· en· W2114164542 sur OpenAlexafffundvenue
Chris T. Darimont, T. E. Reimchen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDavid Suzuki Foundation
Mots-clésBiologyNicheForagingStable isotope ratioNutrientEcologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal shifts in diet are widespread, but our ability to detect them can be limited. Comparisons of stable isotope signatures in metabolically inert tissue portions grown at different times are inadequately exploited in dietary reconstructions. We propose that segments of guard hair can index diet to periods of growth (i.e., seasons differing in resource availability). We examined inter-hair δ13C and δ15N signatures from gray wolves (Canis lupus) of British Columbia to test whether the bulk of enriched (marine-derived) nutrients was assimilated during fall, the peak of salmon (Onchorynchus spp.) migration. In five animals, we detected a seasonal dietary shift: relatively more13C and15N was assimilated during fall than during summer, suggesting use of salmon during fall. Twelve wolves and both controls showed no seasonal shift in diet. Using salmon when available may be adaptive, given its predictability, spatial constraint, caloric content, and lower potential to inflict injury relative to that imposed by large mammals. Our study complements others that also used novel and fine-scale isotope approaches and may permit the identification of otherwise undetectable niche differentiation among conspecifics or heterospecifics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations171
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ZoologyMême sujetIsotope Analysis in EcologyTravaux en français237 207