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Enregistrement W4364355917 · doi:10.1515/mammalia-2023-0008

Digging deep: hoary marmots (<i>Marmota caligata</i>) use refuge burrows excavated by grizzly bears (<i>Ursus arctos</i>)

2023· article· en· W4364355917 sur OpenAlexaffabout
Thomas S. Jung, Sarah M. Arnold, Alexandra Heathcote, Piia M. Kukka, Caitlin N. Willier, Alice M. McCulley, Shannon A. Stotyn, Kirsten Wilcox

Notice bibliographique

RevueMammalia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensGovernment of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaParks CanadaYukon Department of EnvironmentUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurrowMarmotUrsusForagingGrizzly BearsDiggingGeographyEcologyBiologyArchaeologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hoary marmots ( Marmota caligata ) dig burrows in alpine meadows rich in forage as ready refuge from potential predators. Refuge burrows enable hoary marmots to engage in risk-sensitive foraging when they are away from more secure resting burrows on talus slopes. Grizzly bears ( Ursus arctos ) commonly excavate refuge burrows while hunting marmots, substantially changing the physical characteristics of the burrow by removing earthen material. However, it is not known if marmots continue to use excavated burrows as refuge. We opportunistically inspected 22 burrows excavated by grizzly bears for use by marmots at two sites in northwestern Canada. We found marmot feces at 10 of 22 excavated burrows, indicating that marmots continued to use these burrows after they were excavated by bears. While marmots may dig several refuge burrows in alpine meadows, and bears may substantially modify them while hunting marmots, our observations indicate that some excavated burrows retain value for foraging marmots. However, the extent of their utility is unknown. We postulate several reasons why hoary marmots may use excavated burrows and suggest avenues for further research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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