Relative abundance of coyotes (<i>Canis latrans</i>) influences gray fox (<i>Urocyon cinereoargenteus</i>) occupancy across the eastern United States
Notice bibliographique
Résumé
Gray fox (Urocyon cinereoargenteus (Schreber, 1775)) populations in portions of the eastern United States have experienced declines whose trajectories differ from those of other mesocarnivore populations. One hypothesis is that gray fox declines may result from interspecific interactions, particularly competition with abundant coyotes (Canis latrans Say, 1823). Alternatively, gray foxes may respond negatively to increased urbanization and reduced forest cover. To evaluate these hypotheses, we used single-species occupancy models of camera trap data to test the effects of habitat covariates, such as the amount of urbanization and forest, on coyote and gray fox occupancy. Additionally, we test the effect of an index based on an N-mixture model of the number of coyotes at each camera trap site on gray fox occupancy. Results indicate that occupancy probabilities of coyote and gray fox relate positively to the amount of forest, but they provided no evidence urban cover impacts gray foxes. Additionally, gray fox occupancy was negatively related to the index of the number of coyotes at each site. Our models support the idea that interactions with coyotes impact gray fox occupancy across the eastern United States. These results illustrate how large-scale studies can relate mechanisms identified within specific landscapes to phenomena observed at larger scales.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».