Effect of raven Corvus corax scavenging on the kill rates of wolf Canis lupus packs
Notice bibliographique
Résumé
During late winter 1991 and 1992, we investigated the influence of raven Corvus corax scavenging on the predation rate by different-sized wolf Canis lupus packs on moose Alces alces in the Yukon Territory, Canada. To assess the magnitude of scavenging, we presented 10 ungulate carcasses, pre-warmed to simulate the flesh temperature of freshly-killed prey, to scavengers and measured their daily consumption. Ravens were by far the main scavengers and on average, we counted 18.5 ± 12.7 (SD) ravens and documented removal of 14.1 ± 1.3 (SE) kg biomass each day (N = 53 observation days). However, assuming a daily scavenging rate of 14 kg by ravens fails to explain the almost equally short handling times for moose carcasses of small, medium and large packs. Only when raven consumption rate varies with pack size can we match the observed pattern. Assuming complete consumption, daily raven scavenging has to be 43 kg for ravens feeding on the kills of small wolf packs, 21 kg for ravens feeding on the kills of medium packs and close to zero for ravens feeding on the kills of large packs. Thus raven-wolf competition is highest for small packs, where ravens manage to remove up to 75% of the edible biomass and very low for large packs where ravens hardly manage to remove any edible biomass. Large packs seem to leave less opportunity for ravens to feed on carcasses, possibly because some wolves are always present at the kill and either actively chase away ravens or inhibit access to the carcass.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».