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Enregistrement W4285726196 · doi:10.1139/cjz-2021-0198

The influence of human disturbance on Pacific salmon (<i>Oncorhynchus</i> spp.) in the diet of American black bears (<i>Ursus americanus</i>) in two areas of coastal British Columbia, Canada

2022· article· en· W4285726196 sur OpenAlexafffundvenueabout
Thomas F. Shardlow, Jonathan Van Elslander, Garth Mowat

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of ForestsUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaVancouver Island University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésUrsusOncorhynchusDisturbance (geology)BiologyRiparian zoneEcologyEcosystemAbundance (ecology)Isotope analysisChinook windFisheryFish <Actinopterygii>HabitatPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have highlighted the importance of salmon (genus Oncorhynchus Suckley, 1861) in the diet of bears, and of bears as consumers and key agents supporting the transport of salmon-derived nutrients to riparian ecosystems. Salmon abundance and human disturbance are known influences on bear ecology and behaviour, though few studies have quantified shifts in bear diet due to these effects. We used stable isotope analysis to investigate how salmon escapement and human presence influenced the proportion of salmon in the diet of American black bears ( Ursus americanus Pallas, 1780) in two locations in coastal British Columbia, Canada. We found that salmon constituted a small proportion of black bear diet across sexes and ecosystems, while bears appeared to gain a similar amount of energy and lean mass from terrestrial sources. Salmon consumption was not related to the total annual abundance of salmon in a watershed but was significantly lower in large streams with regular human presence, suggesting that human disturbance can cause a dietary shift in bears that could have important consequences to their fitness. We also observed that the isotopic signatures of key bear foods did not vary between foliage and fruit, simplifying data collection for future isotopic studies on bear diet.

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)0,001
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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