Spring food habits of Wolverine (<i>Gulo gulo</i>) in the Colville River watershed, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Wolverines (Gulo gulo) are relatively abundant on the North Slope of Alaska, an Arctic ecosystem dominated by tundra habitats that run north from the Brooks Range across a wide coastal plain to the Beaufort Sea. The region contains a range of potential Wolverine prey species, including ungulates (Caribou [Rangifer tarandus], Moose [Alces americanus]), Arctic Ground Squirrel (Urocitellus parryii), and both Soricidae and Cricetidae species. The seasonal composition of these, and other prey species, in the Wolverines’ diet is not well understood. We collected Wolverine scats during spring (March–May) on the North Slope while tracking animals from snowmobiles and with helicopters that visited areas identified as of interest during ground surveys or using global positioning system collared animals. We analyzed prey remains in 48 scat samples based on hair, bone, and other prey fragments. We then calculated frequency of occurrence, percentage of occurrence, and weighted percent volume for each major prey category detected. We confirmed species identity of scats as Wolverine by amplifying the control region of the mitochondrial DNA. We estimated spring diet diversity and richness based on nine major prey categories detected in scats. Ungulates and cricetids together constituted 69% of the Wolverines’ spring diet, with Snowshoe Hare (Lepus americanus) constituting 9%, fox (Vulpes spp.) 6%, Arctic Ground Squirrel 2%, birds 2%, American Beaver (Castor canadensis) less than 1%, and unknown 6%.
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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 ».