Spatial patterns of anticoagulant rodenticides in three species of medium-sized carnivorans in Pennsylvania
Notice bibliographique
Résumé
Human influences on natural environments are now ubiquitous but manifest in multiple and unique ways depending on local environments and communities. Attempts to control, or mediate, local pests to residences or to agriculture can impart important negative consequences on systems. Secondary exposure to anticoagulant rodenticides (ARs) can cause numerous adverse effects on wild carnivores including death. Few studies have quantified AR prevalence, investigated their pathway of exposure, or associations with specific location types in the northeastern U.S. We hypothesized that ARs would be found in the mesocarnivore community throughout Pennsylvania and have the greatest detection rate in highly urbanized or agricultural landscapes. From 2019 through early 2022, we collected carcasses to obtain liver samples ( n = 265) from three species of carnivores: bobcats ( Lynx rufus (Schreber, 1777)), fishers ( Pekania pennanti (Erxleben, 1777)), and river otters ( Lontra canadensis (Schreber, 1777)). We used generalized linear models to test for differences in AR detection rates among species and spatial scales including the six Pennsylvania Game Commission regions and 23 wildlife management units. We detected ARs in all species (44.2% collectively), but detection rates differed among species. Our study is the first to document ARs within North American river otters.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».