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Enregistrement W2921984828 · doi:10.1002/ece3.4926

Diet and macronutrient niche of Asiatic black bear (<i>Ursus thibetanus</i>) in two regions of Nepal during summer and autumn

2019· article· en· W2921984828 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Utilization and Effects
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesRufford Foundation
Mots-clésOmnivoreBiologyNicheCropEcological nicheEcologyPredationHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Relatively little is known about the nutritional ecology of omnivorous Asiatic black bears ( Ursus thibetanus ) in Nepal. We characterized the diet of black bears in two seasons (June–July, “summer”; and October–November “autumn”) and two study areas (Dhorpatan Hunting Reserve [DHR]; and Kailash Sacred Landscape [KSL]). We then conducted nutritional analysis of species consumed by black bears in each study area, in combination with nutritional estimates from the literature, to estimate the proportions of macronutrients (i.e., protein [P], lipid [L], and carbohydrate [C]) in the seasonal bear foods and diets, as well as their macronutrient niche breadth. We found that bamboo ( Arundinaria spp.) had the highest relative frequency in both study areas and seasons. Ants and termites were found in DHR diets, but not KSL diets. One anthropogenic crop was found in DHR summer diets ( Zea mays ) and two were found in KSL summer diets ( Z. mays ; and Kodo millet [ Paspalum scrobiculatum ]). Other than insects, no animal prey was found in either diet. The proportions of macronutrients in diets (i.e., realized macronutrient niches) were relatively high in carbohydrate for both study areas and seasons: DHR summer 24.1P:8.7L:67.2C; KSL summer 16.7P:8.2L:75.1C; DHR autumn 21.1P:10.5L:68.4C; KSH autumn 19.0P:11.0L:70.0C. Macronutrient niche breadth was 3.1 × greater in the DHR than KSL during summer, and 4.0 × greater in the autumn, primarily due to the higher proportion of lipid in ants and termites relative to plant foods. Within‐study area differences in niche breadth were greater during summer than autumn; in the KSH the macronutrient breadth was 1.4 × greater in summer, while in the DHR it was 1.1 × greater in summer. Similarity in dietary macronutrient proportions despite differences in foods consumed and niche breadth are suggestive of foraging to reach a preferred macronutrient balance.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle