Prairie dogs, cattle subsidies and alternative prey: seasonal and spatial variation in coyote diet in a temperate grassland
Notice bibliographique
Résumé
As the dominant predator on North America's grasslands, coyotes Canis latrans have a large influence on biodiversity, both on working ranches and in protected parks. Ground squirrel (sciurid) species and livestock carrion are often abundant on grasslands worldwide and have the potential to influence a predator's consumption of alternative prey. We collected 1321 scats in four seasons over two years in and adjacent to Grasslands National Park, Saskatchewan, to test the hypothesis that seasonal and spatial variation in consumption of sciurid prey and cattle Bos taurus carrion influenced coyote consumption of alternative prey. Sciurid (black‐tailed prairie dog Cynomys ludovicianus and Richardson's ground squirrel Urocitellus richardsonii ) remains were common from spring to fall and had a strong inverse relationship with deer (mule deer Odocoileus hemionus and white‐tailed deer O. virginianus ), which were most common in winter scats. Cattle remains were most common during spring, fall and winter, and occurred in 10.6% of scats annually. Biomass estimates suggest that cattle was the highest ranked food on cattle grazing land year‐round, and the 2nd ranked food, after deer, during winter on the portion of the park from which cattle were excluded. Closer proximity of scats to a prairie dog colony increased the likelihood of prairie dog remains throughout the year and reduced the likelihood of cattle remains in scats from spring to fall, but not during winter. Individual differences in foraging and ranging behavior may explain the spatial distribution of prairie dog versus cattle in scats. Further work is needed to determine whether sciurid prey, deer, or livestock carrion support large predator populations on grassland habitats to a level that may negatively affect coexisting prey species, including species at risk.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».