MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2123212518 · doi:10.1139/z02-246

Foraging behaviour by gray wolves on salmon streams in coastal British Columbia

2003· article· en· W2123212518 sur OpenAlexafffundvenueabout
Chris T. Darimont, T. E. Reimchen, Paul C. Paquet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund CanadaUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDavid Suzuki Foundation
Mots-clésForagingPredationBiologySympatric speciationOncorhynchusEcologyCanisGray wolfFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spawning salmon (Oncorhynchus spp.) are important resources for terrestrial ecosystems and often shape the ecological strategies of organisms with which they co-evolve. Gray wolves (Canis lupus), primarily predators of ungulates, are sympatric with salmon over large areas, but the relationship between the two remains poorly understood. We report here observations of direct and indirect evidence of salmon predation by wolves in several watersheds of coastal British Columbia and in detail report on the foraging behaviour of four wolves at one river during September and October 2001. Wolves oriented themselves upstream during detection and pursuit of salmon. The pooled mean capture rate was 21.5 salmon/h and mean efficiency (successes/attempt) was 39.4%. In most cases, wolves consumed only heads of salmon, perhaps for nutritional reasons or parasite avoidance. Preying on salmon may be adaptive, as this nutritious and spatially constrained resource imposes lower risks of injury compared with hunting large mammals. We infer from capture rates and efficiencies, as well as stereotypical hunting and feeding behaviour, a history of salmon predation by wolves and, as a corollary, a broad distribution of this foraging ecology where wolves and salmon still co-exist.

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)0,001
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 enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations103
Publié2003
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ZoologyMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207