Does coyote diet vary seasonally between a protected and an unprotected forest landscape?
Notice bibliographique
Résumé
In forested areas of the northern portion of their range, coyote (Canis latrans) populations are thought to depend mainly on areas disturbed by humans. Within a forested landscape, we analyzed scat contents to study seasonal variations in coyote diet, from January to December 1996, between a protected area (Kouchibouguac National Park, New Brunswick, N = 311) and an adjacent unprotected area (N = 364). Coyote diet changed significantly between May-July and August-September in both areas, and between October-December and January-April in the protected area. From January to July, the proportion of snowshoe hare (Lepus americanus) in coyote diet was significantly higher in the unprotected area than in the protected area, but no other items differed between areas. Diet also differed between the two areas during August-December. In the protected area, the proportion of mammals in the diet was significantly lower, while the proportions of fruits and insects were significantly higher. Diet diversity was maximum during August-September in both areas. During January-April, diet diversity was higher in the protected area. Our results suggest that during winter, human-induced habitat alterations increase snowshoe hare vulnerability to coyotes and thus favour coyote populations. However, during summer, human persecution seems to reduce the daylight activity of coyotes and limits their use of open habitats, thereby limiting their consumption of fruits and insects. We suggest that the level and type of human disturbance could have important implications for coyote foraging behaviour and might be a confounding factor for temporal or spatial comparisons of coyote diet.
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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 | 0,001 |
| 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 ».