Hunting associations of American badgers (<i>Taxidea taxus</i>) and coyotes (<i>Canis latrans</i>) revealed by camera trapping
Notice bibliographique
Résumé
Interspecies foraging associations occur in a wide variety of vertebrate taxa and are maintained through gains in foraging efficiency and (or) predator avoidance. Despite their advantages, foraging associations often are variable in space and time and benefits may not accrue equally to all participants. In mammals, interspecies associations between solitary mammalian carnivores are rare. Coyotes (Canis latrans Say, 1823) and American badgers (Taxidea taxus (Schreber, 1777)) occasionally form hunting associations in pursuit of ground squirrels (Spermophilus armatus Kennicott, 1863), yet spatiotemporal variation in this association may be substantial. Better documentation of coyote–badger interactions across space and time will improve our understanding of the environmental drivers of this relationship and its benefit to both species. We used a broad-scale camera trapping array to document coyote–badger hunting associations. Out of 46 detections of badgers, we found five instances of hunting associations with coyotes, all of which occurred in mid- to late summer when ground squirrels were most active. Given our high rate of detection, these interactions are likely common on our study area. Habitat characteristics of the regions where we document coyote–badger interactions may have increased the likelihood of hunting associations. Our study demonstrates the effectiveness of camera traps for documenting this association and suggests that the coyote–badger system may be ideal for studying drivers of spatiotemporal variation in foraging associations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».