Body mass and mast abundance influence foraging ecology of the American black bear (<i>Ursus americanus</i>) in Maine
Notice bibliographique
Résumé
We studied nutritional ecology of American black bears (Ursus americanus Pallas, 1780) in Maine, including active and hibernating bears during 5 years, across three study areas, using nitrogen stable isotope analyses of blood samples (n = 152). Our central finding, in two study areas, is positive correlation between body mass and δ15N. This suggests use of large body size to acquire or guard food resources that have relatively high δ15N, consistent with importance of ungulates as food for the largest bears in Maine. In these two study areas, hibernating bears across the spectrum of body mass showed greater δ15N during 2 years of beechnut (Fagus grandifolia Ehrh.) scarcity compared with 2 years of beechnut abundance. Adiposity, measured by serum leptin, was greater in hibernating bears following a season of beechnut abundance compared with one of beechnut scarcity. Total litter mass correlated positively with maternal serum leptin and negatively with maternal δ15N, supporting the importance of mast, including beechnuts, to reproductive success of bears in Maine. In the third study area, bears across the spectrum of body mass had greater δ15N in all years, consistent with food resources relatively high in15N that were available to bears of all sizes.
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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 | 0,000 | 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 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 ».