Test of the prey-base hypothesis to explain use of red squirrel midden sites by American martens
Notice bibliographique
Résumé
We tested the prey-base hypothesis to determine whether selection of red squirrel (Tamiasciurus hudsonicus) midden sites (cone caches) by American martens (Martes americana) for resting and denning could be attributed to greater abundance of small-mammal prey. Five years of livetrapping at 180 sampling stations in 2 drainages showed that small mammals, particularly red-backed voles (Clethrionomys gapperi) and shrews (Sorex spp.), were more abundant at midden sites than at non-midden sites. However, logistic regression indicated that middens occurred in sprucefir (Picea engelmannii Abies lasiocarpa) stands, being correlated with decreasing lodgepole pine (Pinus contorta) basal area, decreasing distance to water, and increasing canopy cover. Since middens were not randomly distributed, we constructed multiple linear regression models to determine the variability in small-mammal abundance and species richness attributable to structural and landscape variables. Regression models indicated that abundance of small mammals, red-backed voles, and uncommon small mammals could be predicted from structural and landscape variables, but midden presence did not significantly improve these models. Midden presence was a significant but weak predictor of small-mammal species richness. Our data do not support the prey-base hypothesis for explaining martens' selection of resting and denning sites near red squirrel middens at the scales we tested.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».