Testing foraging optimization models in brown bears: Time for a paradigm shift in nutritional ecology?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract How organisms obtain energy to survive and reproduce is fundamental to ecology, yet researchers use theoretical concepts represented by simplified models to estimate diet and predict community interactions. Such simplistic models can sometimes limit our understanding of ecological principles. We used a polyphagous species with a wide distribution, the brown bear (Ursus arctos), to illustrate how disparate theoretical frameworks in ecology can affect conclusions regarding ecological communities. We used stable isotope measurements (δ13C, δ15N) from hairs of individually monitored bears in Sweden and Bayesian mixing models to estimate dietary proportions of ants, moose, and three berry species to compare with other brown bear populations. We also developed three hypotheses based on predominant foraging literature, and then compared predicted diets to field estimates. Our three models assumed (1) bears forage to optimize caloric efficiency (optimum foraging model), predicting bears predominately eat berries (~70% of diet) and opportunistically feed on moose (Alces alces) and ants (Formica spp. and Camponotus spp; ~15% each); (2) bears maximize meat intake (maximizing fitness model), predicting a diet of 35%–50% moose, followed by ants (~30%), and berries (~15%); (3) bears forage to optimize macronutrient balance (macronutrient model), predicting a diet of ~22% (dry weight) or 17% metabolizable energy from proteins, with the rest made up of carbohydrates and lipids (~49% and 29% dry matter or 53% and 30% metabolizable energy, respectively). Bears primarily consumed bilberries (Vaccinium myrtillus; 50%–55%), followed by lingonberries (V. vitis‐idaea; 22%–30%), crowberries (Empetrum nigrum; 8%–15%), ants (5%–8%), and moose (3%–4%). Dry matter dietary protein was lower than predicted by the maximizing fitness model and the macronutrient balancing model, but protein made up a larger proportion of the metabolizable energy than predicted. While diets most closely resembled predictions from optimal foraging theory, none of the foraging hypotheses fully described the relationship between foraging and ecological niches in brown bears. Acknowledging and broadening models based on foraging theories is more likely to foster novel discoveries and insights into the role of polyphagous species in ecosystems and we encourage this approach.
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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 | 0,029 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».