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Enregistrement W2194996445 · doi:10.3398/064.075.0311

Food Habits of Coyotes, Gray Foxes, and Bobcats in a Coastal Southern California Urban Landscape

2015· article· en· W2194996445 sur OpenAlexaff
Rachel N. Larson, Dana J. Morin, Izabela A. Wierzbowska, Kevin R. Crooks

Notice bibliographique

RevueWestern North American Naturalist · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesWestern Ecological Research Center, U.S. Geological SurveyDivision of Emerging FrontiersEuropean Social FundU.S. Geological SurveyColorado State University
Mots-clésPredationGeneralist and specialist speciesHabitatCanisEcologyCarrionCarnivoreBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many carnivores are sensitive to habitat fragmentation, and the capacity to shift diets may improve their ability to persist in urban areas. We collected and identified contents of a total of 119 scats from coyotes (Canis latrans), 58 scats from gray foxes (Urocyon cinereoargenteus), and 31 scats from bobcats (Lynx rufus) within habitat fragments of varying size in the San Diego area in coastal southern California. Coyote diet was generalist, composed of mostly mammals but also anthropogenic items, fruit and seeds, birds, and invertebrates. Dietary breadth of coyotes was similar in small urban habitat fragments and larger sites, but composition differed, suggestive of the opportunistic habits of coyotes. Notably, domestic cats occurred in 29% of coyote scats in small urban fragments, implicating coyotes as a threat to cats. Like coyotes, gray foxes had an omnivorous diet consisting of mammals, fruit and seeds, invertebrates, and birds. As with coyotes, dietary breadth of gray foxes was similar in urban habitat remnants and larger control sites. Bobcats, not detected in small urban fragments, had a more specialized diet focused primarily on mammalian prey. Such resource specialization might limit bobcats' ability to exploit anthropogenic subsidies and hence persist in small urban patches, compared to more opportunistic carnivores such as coyotes and gray foxes.

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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations56
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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