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Enregistrement W3135496144 · doi:10.1093/jmammal/gyab014

Home range, habitat selection, density, and diet of golden jackals in the Eastern Plains Landscape, Cambodia

2021· article· en· W3135496144 sur OpenAlexaff
Jan F. Kamler, Christin Minge, Susana Rostro‐García, Tazarve Gharajehdaghipour, Rachel Crouthers, Visattha In, Chen Pay, Chanratana Pin, Sovanna Prum, David W. Macdonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMohamed bin Zayed Species Conservation FundPeople's Trust for Endangered Species
Mots-clésJackalPantheraPredationHome rangeDry seasonBiologyHabitatEcologyDeciduousLeopardRange (aeronautics)GeographyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We used radiocollars and GPS collars to determine the movements and habitat selection of golden jackals (Canis aureus) in a seasonally dry deciduous forest with no human settlements in eastern Cambodia. We also collected and analyzed 147 scats from jackals to determine their seasonal diet and prey selection. The mean (± SE) annual size of home-range ranges (47.1 ± 2.5 km2; n = 4), which were mutually exclusive between mated pairs, was considerably larger than that previously reported for this species, resulting in an extremely low density (0.01 jackal/km2). The unusually large home ranges and low density probably were due to the harsh dry season when most understory vegetation is burned and nearly all waterholes dry up, thereby causing a large seasonal decline in the availability of small vertebrate prey. Resident groups consisted of an alpha pair, but no betas, and were situated only in areas not occupied by leopards (Panthera pardus) and dholes (Cuon alpinus). Jackals avoided dense forests and streams, and had a strong selection for dirt roads, possibly to avoid larger predators. Overall the jackal diet was diverse, with at least 16 prey items identified, and there was no significant difference in diet composition between the cool-dry and hot-dry seasons. Scat analysis showed that the main food items consumed by jackals were processional termites (Hospitalitermes spp.; 26% biomass consumed), followed by wild pig (Sus scrofa; 20%), muntjac (Muntiacus vaginalis; 20%), and civets (17%). Compared to available biomass, jackals were not random in their consumption of ungulates because muntjac were selectively consumed over larger ungulate species. Dietary overlap with dholes and leopards was relatively low, and consumption patterns indicated jackals were preying on ungulates rather than scavenging from kills of larger carnivores. Our results showed that the jackal is an extremely adaptable and opportunistic species that exhibits unique behaviors to survive in an extreme environment near the edge of its distribution.

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 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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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