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Enregistrement W3189640687 · doi:10.1002/ecs2.3691

Vertebrate scavenging dynamics differ between carnivore and herbivore carcasses in the northern boreal forest

2021· article· en· W3189640687 sur OpenAlexafffundabout
Michael J. L. Peers, Sean M. Konkolics, Yasmine N. Majchrzak, Allyson K. Menzies, Emily K. Studd, Rudy Boonstra, Stan Boutin, Clayton T. Lamb

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoMcGill UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCarnivoreCarrionHerbivoreEcologyBiologyTaigaFood webScavengingEcosystemPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vertebrate scavenging can impact food web dynamics, but our understanding of this process stems predominantly from monitoring herbivore carrion and extrapolating results across carcass types. Recent evidence suggests carnivores may avoid intraguild scavenging to reduce parasite transmission. If this behavior is widespread across diverse ecosystems, estimation of nutrient cycling and community scavenging rates are likely biased to a currently unknown degree. We examined whether the time to initiate scavenging, carcass persistence, or the richness of species scavenging in the boreal forest of Yukon, Canada, differed between carnivore and herbivore carcasses. Vertebrates took longer to initiate scavenging on carnivore carcasses (3.2 d) relative to herbivore carcasses (1.1 d), and carnivore carcasses persisted on the landscape for over a month longer (48.4 d and 5.5 d, respectively). The longer persistence times were due to the reduction in scavenging by carnivores such as Canada lynx ( Lynx canadensis ). Decreased scavenging was caused by changes in the propensity to consume carnivore carrion, as the number of species detecting a carcass within the first week did not differ between carnivore and herbivore carcasses. These results have ramifications for our understanding of nutrient cycling and food web dynamics in the boreal forest and provide further support that carcass type should be included in future studies.

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)0,000
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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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