Individual Variation in Predatory Behavior, Scavenging and Seasonal Prey Availability as Potential Drivers of Coexistence between Wolves and Bears
Notice bibliographique
Résumé
Several large carnivore populations are recovering former ranges, and it is important to understand interspecific interactions between overlapping species. In Scandinavia, recent research has reported that brown bear presence influences gray wolf habitat selection and kill rates. Here, we characterized the temporal use of a common prey resource by sympatric wolves and bears and described individual and seasonal variation in their direct and/or indirect interactions. Most bear–wolf interactions were indirect, via bear scavenging of wolf kills. Bears used >50% of wolf kills, whereas we did not record any wolf visit at bear kills. Adult and subadult bears visited wolf kills, but female bears with cubs of the year, the most vulnerable age class to conspecifics and other predators, did not. Wolf and bear kill rates peaked in early summer, when both targeted neonate moose calves, which coincided with a reduction in bear scavenging rate. Some bears were highly predatory and some did not kill any calf. Individual and age-class variation (in bear predation and scavenging patterns) and seasonality (in bear scavenging patterns and main prey availability of both wolves and bears) could mediate coexistence of these apex predators. Similar processes likely occur in other ecosystems with varying carnivore assemblages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».