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Food habits of wolverine<i>Gulo gulo</i>in montane ecosystems of British Columbia, Canada

2007· article· es· W2168344345 sur OpenAlexfundaboutno aff
Eric C. Lofroth, John A. Krebs, William L. Harrower, Dave Lewis

Notice bibliographique

RevueWildlife Biology · 2007
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceMinistry of EnvironmentParks Canada
Mots-clésPredationEcologyBeaverForagingSnowshoe hareCarnivoreGeographyReproductionBiologyMarmotPorcupineReproductive successDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the seasonal food habits of wolverine Gulo gulo in subboreal and interior wet-belt montane environments in British Columbia by analyzing scats collected during the course of two concurrent wolverine studies. Understanding foraging ecology for a wide-ranging carnivore such as the wolverine is important, particularly because reproduction has been demonstrated to be closely linked to food abundance. Wolverine diet was shown to vary regionally and seasonally. Regional variation was related to differences in prey availability between study areas. Moose Alces alces, caribou Rangifer tarandus, and hoary marmots Marmota caligata were abundant and common prey items within both study areas. Mountain goats Oreamnos americanus and porcupine Erithizon dorsatum were more abundant and more frequent prey items in the Columbia Mountains, while snowshoe hare Lepus americanus and beaver Castor canadensis were more abundant and more frequent prey items in the Omineca Mountains. Within the winter season, diet choices by reproductive females were different than other sex and age classes. Caribou, hoary marmots and porcupines were found in significantly higher frequencies in the diet of reproductive females. Foraging observations concurred with the findings of scat analyses. Dependence of reproductive females on a species of current conservation concern (caribou) and one which could be affected by issues related to climate change (hoary marmot) may present conservation issues for wolverines in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations59
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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