Factors affecting gray wolf (<i>Canis lupus</i>) encounter rate with elk (<i>Cervus elaphus</i>) in Yellowstone National Park
Notice bibliographique
Résumé
Despite encounter rates being a key component of kill rate, few studies of large carnivore predation have quantified encounter rates with prey, the factors that influence them, and the relationship between encounter rate and kill rate. The study’s primary motivation was to determine the relationship between prey density and encounter rate in understanding the mechanism behind the functional response. Elk (Cervus elaphus Linnaeus, 1758) population decline and variable weather in northern Yellowstone National Park provided an opportunity to examine how these factors influenced wolf (Canis lupus Linnaeus, 1758) encounter rates with elk. We explored how factors associated with wolf kill rate and encounter rate in other systems (season, elk density, elk group density, average elk group size, snow depth, wolf pack size, and territory size) influenced wolf–elk encounter rate in Yellowstone National Park. Elk density was the only factor significantly correlated with wolf–elk encounter rate, and we found a nonlinear density-dependent relationship that may be a mechanism for a functional response in this system. Encounter rate was correlated with number of elk killed during early winter but not late winter. Weak effects of snow depth and elk group size on encounter rate suggest that these factors influence kill rate via hunting success because kill rate is the product of hunting success and encounter rate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».