Spatial and temporal variability in the diet of Pacific marten (<i>Martes caurina</i>) on Haida Gwaii: an apex predator in a highly modified ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of the diet ecology of apex predators in insular island ecosystems has direct applications to the conservation of endemic species at risk of extinction. We used stable isotopes of carbon and nitrogen to infer resource-use strategies of an indigenous predator, the Pacific marten (Martes caurina (Merriam, 1890)), in a highly modified ecosystem on Haida Gwaii, British Columbia, Canada. We used Bayesian isotopic mixing models to estimate the relative contributions of different food sources to marten diet across seasons and during overall lifetime, and to determine how diet varied with different levels of access to marine resources. Isotopes of carbon and nitrogen measured in hair and muscle tissue suggested that marten consumed salmon (3%–17%) and berries (25%–37%) seasonally; these diet groups were relatively minor components of the lifetime diet. Analysis of bone collagen suggested that terrestrial fauna — including birds, deer, small mammals, and invertebrates — contributed the most to diet (41%–55%), and marine invertebrates (38%–48%), not salmon (0%–3%), were the main allochthonous marine nutrient subsidy to lifetime diet. Plasticity in foraging ecology, combined with a broad dietary niche, introduced prey, notably the invasive Sitka black-tailed deer (Odocoileus hemionus sitkensis Merriam, 1898), as well as abundant marine resources, may allow marten to outcompete other indigenous and endemic carnivores on Haida Gwaii.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».