Factors affecting carcass use by a guild of scavengers in European temperate woodland
Notice bibliographique
Résumé
Although facultative scavenging is very common, little is known about the factors governing carrion acquisition by vertebrates. We examined the influence of carcass characteristics, carcass state, and weather conditions on carrion use by main scavengers. Carcasses (N = 214, mainly ungulates) of various origins (predation, natural deaths, harvest) were monitored by systematic inspections (N = 1784) in Białowieża Forest (Poland). Common raven (Corvus corax L., 1758), red fox (Vulpes vulpes (L., 1758)), and European pine marten (Martes martes (L., 1758)) mainly used the prey remains of gray wolves (Canis lupus L., 1758). The kills of predators were the preferred carrion, rather than dead ungulates. Common ravens, common buzzards (Buteo buteo (L., 1758)), white-tailed eagles (Haliaeetus albicilla (L., 1758)), and domestic dogs scavenged more frequently on carcasses in open habitats. Carcasses located in the forest were the most available to European pine martens, jays (Garrulus glandarius (L., 1758)), and wild boar (Sus scrofa L., 1758). The common tendency was to increase scavenging when temperature decreased, except for raccoon dogs (Nyctereutes procyonoides (Gray 1834)). As snow depth increased, jays and great tits (Parus major L., 1758) increased scavenging. We suggest that carrion use by scavengers is not random, but a complex process mediated by extrinsic factors and by behavioural adaptations of scavengers.
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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 | 0,000 |
| 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 ».