Influence of heterospecifics on mesocarnivore behaviour at shared scavenging opportunities in the Canadian Rocky Mountains
Notice bibliographique
Résumé
In seasonal environments, the ability of mustelid species to acquire carrion-a dietary resource heavily depended upon-is driven by a collection local habitat characteristics and competition dynamics. In resource-scarce winter, sympatric mesocarnivores must balance energetic rewards of carrion with avoiding antagonistic interactions with conspecifics. We examined scavenging interactions among three mustelid species in the northern Canadian Rocky Mountains. Camera traps (n = 59) were baited with carrion during winter between 2006 to 2008. Spatial and temporal dimensions of scavenger behaviour (i.e., carcass use) were evaluated using a multi-model approach, which enabled us to recognize potentially adaptive behavioural mechanisms for mitigating competition at carcass sites. Best performing models indicated that carrion site use is governed by a combination of competition threats and environmental factors. A decrease in scavenging with increasing snow depth was observed across all species. Mustelids adopted a host of adaptive behavioural strategies to access shared scavenging opportunities. We found evidence that wolverine (Gulo gulo) and American marten (Martes americana) segregate in space but temporally tracked one another. Short-tailed weasel (Mustela erminea) scavenging decreased with greater site use by marten. Carcass availability across a spatially complex environment, as well as spatial-temporal avoidance strategies, can facilitate carrion resource partitioning.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».