The Purr‐fect Catch: Using accelerometers and audio recorders to document kill rates and hunting behaviour of a small prey specialist
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Characterizing variation in predator behaviour and, specifically, quantifying kill rates is fundamental for parameterizing predator–prey and food web models. Yet, current methods for recording kill rates of free‐ranging predators, particularly those that consume small‐bodied (<2 kg) prey, present a number of associated challenges. In this paper, we deployed custom‐adapted acoustic recorders and tri‐axial accelerometers on free‐ranging Canada lynx Lynx canadensis to assess the capacity of biologging devices to continuously document individual hunting behaviour, including prey selection and kill rates, on a predator that specializes on prey weighing <2 kg. Automated classification of acoustic recordings captured 87% of snowshoe hare kills that were identified through snow‐tracking (26 of 31 kills). Classification of detailed acceleration recordings summarized over minutes, instead of seconds, captured consumption of snowshoe hare Lepus americanus , but not smaller species, at high accuracy (F1 = 0.96). By summarizing acoustic and accelerometer data from free‐ranging lynx, we demonstrate the capacity of these devices to document within‐ and between‐individual variation in diet composition (ranging from 40% to 80% snowshoe hares) and daily feeding bouts (ranging from 0 to 3.5 bouts per day). We suggest that acoustic recorders provide a promising method for characterizing several aspects of predator hunting behaviour including prey selection and chase outcomes, while broad‐scale accelerometer‐based behavioural classifications provide hare kill rates and fine‐scale non‐hunting behavioural information. Combined, the two technologies provide a means to remotely document both kills and feeding events of small‐bodied prey, allowing for individual‐based exploration of functional responses, predator–prey interactions and food web dynamics at temporal scales relevant to environmental change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».