Winter nutritional condition of eastern coyotes in relation to prey density
Notice bibliographique
Résumé
In northeastern North America, coyotes (Canis latrans) contend with lower prey diversity and abundance relative to their western counterparts (Harrison 1992; Parker 1995; Patterson et al. 1998). We used urinalysis to determine if the local distribution and abundance of white-tailed deer (Odocoileus virginianus) and snowshoe hare (Lepus americanus) had a measurable effect on the nutritional condition of eastern coyotes during winter. We analyzed 567 urine specimens collected from coyotes belonging to 8 territorial family groups, whose territories contained different densities of deer and hare. Mean urinary urea nitrogen (UN) : creatinine (C) ratios were correlated positively with relative hare density (rs = 0.75, P = 0.004) but negatively with deer density (rs = -0.71, P = 0.009). Coyote-group size did not have a significant influence on mean UN:C (rs = 0.42, P = 0.17). Coyotes utilizing hare as a primary food source maintained consistently high UN:C values throughout the winter, whereas those using proportionally more deer as a primary food source exhibited lower and more variable UN:C values during the breeding season. Winter densities of deer and hare were inversely related (rs = -0.63, P = 0.027), further suggesting that the UN:C value was primarily a function of hare density. The analysis of urine voided in snow is useful for determining the relative time since last feeding for carnivores. However, inferring relative nutritional condition from time since last feeding may be inappropriate for cases in which carnivores exploit prey of different sizes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».