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Enregistrement W2185419498 · doi:10.1139/cjz-2014-0322

Home-range interactions of three sympatric mesopredators in east Texas

2015· article· en· W2185419498 sur OpenAlexvenueno aff
Haemish Melville, Warren C. Conway, Michael L. Morrison, Christopher E. Comer, Jason B. Hardin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTexas A and M UniversityTexas Parks and Wildlife Department
Mots-clésMesopredator release hypothesisHome rangeBiologyRange (aeronautics)CanisSympatric speciationSympatryEcologyPredationMustelidaeZoologyApex predatorHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial interactions among predators are central to their behavioral ecology. Although coyotes (Canis latrans Say, 1823), bobcats (Lynx rufus (Schreber, 1777)), and raccoons (Procyon lotor (L., 1758)) occur sympatrically throughout much of the USA, little is known about the nature of inter- and intra-specific spatial interactions. We used kernel analysis to estimate home ranges and core areas for these species. We estimated home-range overlap within and among species using the utilization distribution overlap index (UDOI) and percent overlap. Bobcat and coyote home ranges were similar in extent, whereas raccoons had substantially smaller home ranges. Only bobcats displayed seasonal differences in home-range size. Male bobcats had larger home ranges than female bobcats; there was no sex-based differentiation in home range or core area for coyotes or raccoons. Home-range overlaps calculated using percent overlap were consistently larger than UDOI estimates. Percent overlap seemed to exaggerate the extent to which individuals of the same species share space. Bobcats and coyotes shared space more than raccoons did with either bobcats or coyotes, which indicates that raccoons may have avoided areas used by trophically higher ranking mesopredators or that species with similar feeding strategies had lower levels of overlap to avoid competition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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