A novel camera-based approach to understanding the foraging behaviour of mycophagous mammals
Notice bibliographique
Résumé
Mammal mycophagy (consumption of fungi by mammals) is an important process in forested ecosystems around the world. Of great interest to ecologists are those mammals that excavate and consume the below-ground truffle-forming fungi that are symbiotic with forest trees. By dispersing ingested spores a vital ecosystem function is performed by these mammals. Despite this importance, virtually nothing is known about how quickly a truffle patch is discovered and depleted by mammals, how different mammal species share a common food resource, or how truffles are excavated and handled by mycophagous mammals. Using passive infrared (PIR) video camera traps, we studied truffle excavation by mammals in two widely separated temperate ecosystems: (1) Conifer Forest in New Brunswick, Canada; and (2) Eucalyptus Woodland in Tasmania, Australia. Our results show that mammals discover and deplete localised truffle resources rapidly, and that very different mammals in both ecosystems (squirrels and voles in Canada; potoroos in Australia) respond similarly to the presence of truffles in terms of foraging rates and activity patterns. The technique yielded a novel dataset on truffle excavation by mammals and the first quantitative data on visitation rates to truffle patches by a range of mammal species, throwing light on how mammals exploit this food resource.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».