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Enregistrement W4321444049 · doi:10.22621/cfn.v136i3.2907

Territorial scent-marking and proestrus in a recolonizing wild Gray Wolf (<i>Canis lupus</i>) population in central Wisconsin

2023· article· en· W4321444049 sur OpenAlexaffvenue
Richard Thiel, Philip D. DeWitt

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinistry of Energy, Northern Development and Mines
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanisGray wolfGray (unit)PopulationGeographyDominance (genetics)BiologyEcologyZoologyCartographyDemographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gray Wolf (Canis lupus) uses scent-marking to communicate breeding status, dominance, and territorial boundaries. Despite its importance for reproduction and pack dynamics, information on scent-marking and proestrus in wild wolf populations is limited to a handful of locations. We estimated the rate of territorial scent-marking and the probability of proestrus in a recolonizing Gray Wolf population near the species southern range extent in eastern North America. An analysis of 221 pack-winters of tracking data show that the incremental addition of one wolf pack increased marking rates by 3.4%, whereas increasing the number of wolves in a pack decreased marking rates by 12.1%. Scent-marking rates subsequently increased from 1.9 times/km during recolonization to 3.0 times/km once the population was saturated. We observed evidence of proestrus from 19 December to 14 March with the highest probability of proestrus occurring around 6 February, after peak marking rates around 26 January. Repeated observations of bloody urinations within individual packs suggest proestrus averages 27.9 days. Our study reveals the role of population growth on territorial behaviours and provides a foundation for studies exploring the role of geographic and temporal variation on territorial and reproductive behaviours in wolves.

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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,162

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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