Coyote (<i>Canis latrans</i>) diet in an urban environment: variation relative to pet conflicts, housing density, and season
Notice bibliographique
Résumé
Coyotes (Canis latrans Say, 1823) are highly successful in urbanized environments, but as they populate cities, conflict can occur and often manifests in the form of incidents with pets. To better understand whether coyotes view pets as prey or, alternatively, as competitors or a threat, we conducted a diet analysis of coyotes in the Denver metropolitan area (DMA) by analyzing scats. We also examined differences in diet between high- and low-density housing and among seasons. We found only small percentages of trash and domestic pets in the coyote diet. The presence of pets in the diet did not coincide with the increase of pet conflicts in the DMA in December and January, supporting the hypothesis that coyote conflict with pets is primarily driven by competition or a threat response. Coyotes relied mostly on native plant and animal species, and rodents and lagomorphs were the most prevalent diet items. Coyotes consumed rodents and non-native plants more often in high-density housing and deer, corn, and native plants more often in low-density housing. Coyotes also consumed more fruits and invertebrates during summer and autumn and more mammals and birds in winter and spring. As human–coyote conflicts increase in urban areas, understanding how coyotes and other urban-adapted carnivores use anthropogenic resources may provide insight that can be used to promote coexistence between humans and wildlife.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».