Macronutrient Optimization and Seasonal Diet Mixing in a Large Omnivore, the Grizzly Bear: A Geometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Nutrient balance is a strong determinant of animal fitness and demography. It is therefore important to understand how the compositions of available foods relate to required balance of nutrients and habitat suitability for animals in the wild. These relationships are, however, complex, particularly for omnivores that often need to compose balanced diets by combining their intake from diverse nutritionally complementary foods. Here we apply geometric models to understand how the nutritional compositions of foods available to an omnivorous member of the order Carnivora, the grizzly bear (Ursus arctos L.), relate to optimal macronutrient intake, and assess the seasonal nutritional constraints on the study population in west-central Alberta, Canada. The models examined the proportion of macronutrients that bears could consume by mixing their diet from food available in each season, and assessed the extent to which bears could consume the ratio of protein to non-protein energy previously demonstrated using captive bears to optimize mass gain. We found that non-selective feeding on ungulate carcasses provided a non-optimal macronutrient balance with surplus protein relative to fat and carbohydrate, reflecting adaptation to an omnivorous lifestyle, and that optimization through feeding selectively on different tissues of ungulate carcasses is unlikely. Bears were, however, able to dilute protein intake to an optimal ratio by mixing their otherwise high-protein diet with carbohydrate-rich fruit. Some individual food items were close to optimally balanced in protein to non-protein energy (e.g. Hedysarum alpinum roots), which may help explain their dietary prevalence. Ants may be consumed particularly as a source of lipids. Overall, our analysis showed that most food available to bears in the study area were high in protein relative to lipid or carbohydrate, suggesting the lack of non-protein energy limits the fitness (e.g. body size and reproduction) and population density of grizzly bears in this ecosystem.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».