Food habits of wolverine<i>Gulo gulo</i>in montane ecosystems of British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».