Regional differences in winter diets of bobcats in their northern range
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When generalist predators have wide geographic ranges, diets may differ dramatically, largely as a result of differing prey communities. Bobcats (Lynx rufus) are widely distributed across southern North America, with their northern range edge occurring in southern Canada and in the northern US states. Within this northern range, bobcats are exposed to cold and snowy winters and a limited number of prey species, conditions that are atypical for most of the range of bobcats. We examined winter diets of bobcats in high elevation and very snowy forests in northwest Montana to determine how these generalist predators managed in these harsh conditions in comparison with elsewhere in the northern range. Bobcats consumed five major prey types: Red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus) and Cricetid rodents comprised >78% of the dietary biomass, whereas the larger snowshoe hares (Lepus americanus), deer (Odocoileus spp.), and grouse were consumed much less often. The standardized niche breadth of bobcat diets was 0.29; bobcats from across the northern range also routinely ate multiple prey species, although Eastern bobcats appear to consume more lagomorphs than do Western bobcats. These results indicate that bobcats remain generalists in difficult winter conditions while preying primarily on small‐bodied prey, although bobcats have highly variable diets across their northern range.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».