Effects of elk group size on predation by wolves
Notice bibliographique
Résumé
Wolf-prey research has focused on single-prey systems in North America dominated by moose (Alces alces) or white-tailed deer (Odocoileus virginianus). Elk (Cervus elaphus) are social ungulates and the main prey item of wolves (Canis lupus) in Banff National Park (BNP), Alberta. Grouping behaviour may affect the functional response of predators by changing how predators encounter and kill prey. We studied wolf predation on elk in BNP during the winters of 19971998 and 19981999 and tested how elk group size affected the availability of and encounter rates with elk groups and attack success of wolves. Wolves encountered larger elk groups than expected based on availability, and killed more elk from large groups than expected based on numbers of encounters. Elk group size increased with elk density in BNP. Increased rates of encounter with and success of attacking large elk groups, and the positive group size density relationship may be a mechanism for density-dependent predation. We developed a predation-risk model to test the prediction that grouping will benefit individual elk, given this predation regime. Elk appeared to adopt two different strategies to minimize predation risk: living in small herds that were rarely encountered by wolves or living in large herds that reduced their predation risk through dilution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».