Indirect evidence of prey-switching in minks: empirical evidence, theoretical modeling, and spatial drivers
Notice bibliographique
Résumé
A spatial gradient in the interactions between American minks (Neovison vison) and muskrats (Ondatra zibethicus) occurs in the Hudson's Bay Company fur harvest returns of Canada. Evidence for strong dependence of minks on muskrats exists in northwestern Canada, whereas evidence for weaker interactions exists in central and eastern Canada. We tested the hypothesis that minks consume fewer muskrats and more alternative prey in some areas, using fur records from 56 Hudson's Bay posts. Both muskrats and small microtines were found to explain mink dynamics, with small microtines and other alternative prey gaining importance in the eastern portion of our study area. Mink fur returns exhibited a range of cycle lengths from 2.6 to 13 years encompassing typical small microtine periodicities of 3–5 years and typical muskrat periodicities of 8–13 years. A time lag of 0 years occurred between mink and muskrat harvest data frequently in the eastern portion of our study area, hypothesized to be a result of minks consuming alternative prey. To biologically verify small microtines as a potential prey source, we modeled mink and muskrat population dynamics assuming small microtines were an alternative prey by modifying the Turchin and Hanski (1997) model. Simulated mink and muskrat time series replicated observed periodicity and time-lag range, suggesting that minks can be generalist predators and consume alternative prey. Finally, we examined species richness and land cover as potential drivers of mink prey-switching, but were unable to find support for either hypothesis, suggesting that additional environmental-or competition-related interactions influence mink population dynamics.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».