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Enregistrement W3216069880 · doi:10.1139/cjz-2021-0103

Diet reveals potential for competition and coexistence among coyotes (<i>Canis latrans</i>), red foxes (<i>Vulpes vulpes</i>), and gray foxes (<i>Urocyon cinereoargenteus</i>)

2021· article· en· W3216069880 sur OpenAlexvenueno aff
Henry M. Masters, Christine R. Maher

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulpesBiologyCanisPredationTrophic levelEcologyInterspecific competitionMesopredator release hypothesisCompetition (biology)ZoologyPredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species can alleviate competition by reducing diet overlap. Non-native coyotes (Canis latrans Say, 1823) and historically native gray foxes (Urocyon cinereoargenteus (Schreber, 1775)) have expanded their ranges and may compete with native red foxes (Vulpes vulpes (Linnaeus, 1758)). To examine potential competition among canids in Maine, USA, we compared δ13C and δ15N from muscle and hair samples to assess relative resource use, and we compared frequency of occurrence of prey items from stomach contents to assess diets. For these species, red foxes consumed anthropogenically based foods the most in fall and early winter, gray foxes consumed anthropogenically based foods the most in summer, and coyotes consumed anthropogenically based foods the least in all seasons. Coyotes held the highest relative trophic position in fall and early winter, red foxes held the highest relative trophic position in summer, and gray foxes held the lowest relative trophic position. Based on stomach contents, gray foxes had the broadest diet and consumed the most plants, and coyotes had the narrowest diet. Red foxes were the only species to show isotopic niche overlap with both potential competitors across seasons. Thus, they may be most susceptible to competitive exclusion among these canids, with implications for community dynamics as ranges shift due to human activity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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