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Enregistrement W3037326534 · doi:10.1002/ece3.6183

Feeding preferences and nutritional niche of wild water buffalo (<i>Bubalus arnee</i>) in Koshi Tappu Wildlife Reserve, Nepal

2020· article· en· W3037326534 sur OpenAlexaff
Tej Kumar Shrestha, Lee J. Hecker, Achyut Aryal, Sean C. P. Coogan

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyWildlifeForagingGeneralist and specialist speciesEndangered speciesForageNicheNutrientEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

; hereafter "buffalo") in the Koshi Tappu Wildlife Reserve of Nepal during autumn using a multidimensional nutritional niche framework. We identified 54 plant species as being foraged by buffalo. We found that buffalo consumed graminoids and forbs 2-3 times more frequently than browse items. Proximate analyses of the 16 most frequently foraged plants indicated that buffalo diets were highest in carbohydrate (40.41% ± 1.82%) followed by crude protein (10.52% ± 0.93%) and crude fat (1.68% ± 0.23%). The estimated macronutrient balance (i.e., realized nutrient niche) of the buffalo diet (20.5% protein: 72.8% carbohydrate: 6.7% lipid) was not significantly different than the average balance of all analyzed food items based on 95% confidence regions. Our study suggests that buffalo are likely macronutrient specialists, yet may be generalists in the sense that they feed on a wide range of food items to achieve a nutrient balance similar to that available in forage items. However, the four most frequently consumed items tended to be higher in protein energy than less frequently consumed foods, suggesting some preference for higher protein forage relative to relatively abundant carbohydrates. Although limited in scope, our study provides important information on the nutritional ecology of buffalo, which may be useful for the conservation and management of this endangered species.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,192 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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