Diel movement patterns influence daily variation in wolf kill rates on moose
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variation in predation can have important consequences for predators and prey, but little is known about associated mechanisms. Diel interactions between predators and prey are commonly assumed to be influenced by movement speeds of both predators and prey individuals, sensu the ideal gas model, but the influencing factors of diel predation dynamics have yet to be empirically examined. In this study, we apply principles of the ideal gas model to predict diel variation in kill frequency of moose ( Alces alces ) by wolves ( Canis lupus ) in northern Ontario, Canada based on GPS radio‐telemetry data combined with field verification of kills. We used GPS telemetry data from wolves and moose combined with a unique data set on the diel pattern of wolf kills to test whether predator movement rate, prey movement rate, and ambient light condition influence diel variation in kill rates of wolves on moose. Our results indicate that the kill rate between wolves and moose was principally related to the effective movement rate of predators and prey, as predicted by the ideal gas model. We found little evidence that light conditions had any effect on kill rates, but rather the majority of kill rate variation corresponded to wolf movement rate, which was over an order of magnitude higher than that of moose.
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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 | 0,000 | 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) | 0,007 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».