Seasonal foraging strategies of Alaskan gray wolves (<i>Canis</i> <i>lupus</i>) in an ecosystem subsidized by Pacific salmon (<i>Oncorhynchus</i> spp.)
Notice bibliographique
Résumé
Despite frequent observations of gray wolves (Canis lupus L., 1758) using nonungulate prey, the seasonal and interannual variation in the use and relative importance of alternative prey sources to gray wolf diets have not been studied at the individual scale. We used stable isotope analysis (δ 13 C and δ 15 N) of guard hair and blood components (clot and serum) collected over 4 years to examine the occurrence, extent, and temporal variation of Pacific salmon (genus Oncorhynchus Suckley, 1861) as a food resource by both individual wolves and social groups in Lake Clark National Park and Preserve in southwestern Alaska, USA. Our results demonstrate substantial variability in the use of salmon over time. During summer, diets of five wolves consisted of at least 50% salmon, while the diets of 17 wolves consisted of primarily terrestrial prey. Over 3 years, one group of wolves consistently consumed salmon in summer and switched to terrestrial prey in winter. Prey choices were generally similar within social groups; however, the degree to which individuals consumed salmon was highly variable. The use of salmon as exhibited by wolves in Lake Clark is likely widespread where salmon are abundant and this finding should be taken into consideration in the conservation and management of wolves and their prey.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».