Gray Wolf, Canis lupus lycaon, responses to shifts of White-tailed Deer, Odocoileus virginianus, adjacent to Algonquin Provincial Park, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Changes in the distribution of White-tailed Deer (Odocoileus virginianus) affected the distribution of Gray Wolves (Canis lupus lycaon) within and adjacent to the Round Lake deer yard in central Ontario.This prompted us to re-examine the antipredator benefits of yarding for deer.The distribution of deer and wolves in the study area, and locations of deer kills were documented in four periods over the winter.Road and forest deer track counts, infrared monitoring at deer migration routes, and wolf radio tracking techniques were the main methods employed.As snow depth increased, deer distribution changed from a loose aggregation in late January to a more clumped distribution in March.Three wolf packs had their territories partially or fully within the deer yard and 13 radio-collared migratory wolves and their pack mates in seven packs, left their territories in the park and followed the deer to the concentration area, resulting in a high density of wolves during the winter.The majority of wolves responded to the shifting deer distribution by staying in areas of high deer density within the yard and its periphery, and 21 of 27 kill-sites found were located in these areas.The loose aggregation of mostly small deer groups in the Round Lake deer yard meant that enhanced predator detection as well as increased confusion of the predator during an attack presumably were minor factors contributing to greater safety in the yard.As a result of the aggregation of migratory and resident wolves in the yard, the ratio of predator to prey was not lowered as it may be in other cases.Except for the possibility of enhanced escape using the trail network, there appears to be little evidence for antipredator benefits of yarding for deer in the Round Lake deer yard.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,016 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».