Use of Camera Traps Provides Insight into the Feeding Ecology of Red Foxes (<i>Vulpes vulpes</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Red Foxes (Vulpes vulpes) often carry food items to caching sites and while making provisioning trips to litters. This behaviour provides opportunities to use camera traps to record Red Foxes carrying food that is likely prey. As part of a larger study using camera-trap surveys to monitor carnivore populations at Great Swamp National Wildlife Refuge, New Jersey, our cameras also recorded Red Foxes carrying food items allowing us to gain insight into the feeding ecology of this predator. Camera traps documented Red Foxes carrying food 71 times; items included mammals (78.9%), birds (19.7%), and fish (1.4%). Small mammals (unknown rodent or soricid species [23.9%] and voles [Microtus or Clethrionomys spp.; 5.6%]) were the most common groups of food items and Muskrat (Ondatra zibethicus; 15.5%) was the most common food item identified to species. Our surveys corroborate traditional diet assessments (e.g., scat analysis) of Red Foxes in North America, identifying them as a generalist forager that typically consumes smaller mammals. We also highlight the potential to apply camera trapping as a supplemental technique for gaining additional insight into the feeding ecology of this predator.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».