The ethology of wolves foraging on freshwater fish in a boreal ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Through global positioning system (GPS) collar locations, remote cameras, field observations and the first wild wolf to be GPS-collared with a camera collar, we describe when, where and how wolves fish in a freshwater ecosystem. From 2017 to 2021, we recorded more than 10 wolves (Canis lupus) hunting fish during the spring spawning season in northern Minnesota, USA. Wolves ambushed fish in creeks at night when spawning fish were abundant, available and vulnerable in shallow waters. We observed wolves specifically targeting sections of rivers below beaver (Castor canadensis) dams, suggesting that beavers may indirectly facilitate wolf fishing behaviour. Wolves also cached fish on shorelines. We documented these findings across five different social groups at four distinct waterways, suggesting that wolf fishing behaviour may be widespread in similar ecosystems but has probably remained difficult to study given its annual brevity. Spawning fish may serve as a valuable pulsed resource for packs because the spring spawning season coincides with low primary prey (deerOdocoileus virginianus)availability and abundance, and when packs have higher energetic demands owing to newly born pups. We demonstrate the flexibility and adaptability of wolf hunting and foraging behaviour, and provide insight into how wolves can survive in a myriad of ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».