Ungulate predation and ecological roles of wolves and coyotes in eastern<scp>N</scp>orth<scp>A</scp>merica
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the ecological roles of species that influence ecosystem processes is a central goal of ecology and conservation biology. Eastern coyotes (Canis latrans) have ascended to the role of apex predator across much of eastern North America since the extirpation of wolves (Canis spp.) and there has been considerable confusion regarding their ability to prey on ungulates and their ecological niche relative to wolves. Eastern wolves (C. lycaon) are thought to have been the historical top predator in eastern deciduous forests and have previously been characterized as deer specialists that are inefficient predators of moose because of their smaller size relative to gray wolves (C. lupus). We investigated intrinsic and extrinsic influences on per capita kill rates of white-tailed deer (Odocoileus virginianus) and moose (Alces alces) during winter by sympatric packs of eastern coyotes, eastern wolves, and admixed canids in Ontario, Canada to clarify the predatory ability and ecological roles of the different canid top predators of eastern North America. Eastern coyote ancestry within packs negatively influenced per capita total ungulate (deer and moose combined) and moose kill rates. Furthermore, canids in packs dominated by eastern coyote ancestry consumed significantly less ungulate biomass and more anthropogenic food than packs dominated by wolf ancestry. Similar to gray wolves in previous studies, eastern wolves preyed on deer where they were available. However, in areas were deer were scarce, eastern wolves killed moose at rates similar to those previously documented for gray wolves at comparable moose densities across North America. Eastern coyotes are effective deer predators, but their dietary flexibility and low kill rates on moose suggest they have not replaced the ecological role of wolves in eastern North America.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».