Population dynamics of muskrats (<i>Ondatra zibethicus</i>) and American mink (<i>Neovison vison</i>): investigating contemporary patterns in a classic predator–prey system
Notice bibliographique
Résumé
A well-studied predator–prey relationship between American mink (Neovison vison (Schreber, 1777); formerly known as Mustela vison Schreber, 1777) and muskrats (Ondatra zibethicus (Linnaeus, 1766)) in Canada has advanced our understanding of population cycles including the influence of density dependence and lagged responses of predators to prey abundances. However, it is unclear if patterns observed in Canada extend across the southern half of their native range. We used data from the United States to create a 41-year time series of mink and muskrat harvest reports (1970–2011) for 36 states. After controlling for pelt-price effects, we used second-order autoregressive and Lomb–Scargle spectral density models to identify the presence and periodicity of muskrat population cycles. Additionally, we tested for evidence of delayed or direct density dependence and for predator-driven population dynamics. Our results suggest muskrat populations may cycle in parts of the United States; however, results varied by modeling approaches with Lomb–Scargle analyses providing more precise parameter estimates. Observed cycle lengths were longer than expected with weak amplitudes and we urge caution when interpreting these results. We did not detect evidence of a predator–prey relationship driven by a lagged numerical response of American mink. American mink and muskrat fur returns were largely correlated across the region suggesting extraneous factors likely synchronize both populations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».