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Enregistrement W4391490508 · doi:10.1017/9781805430551.026

Wolf–Beaver Dynamics in the Greater Voyageurs Ecosystem, Minnesota

2023· other· en· W4391490508 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas D. Gable, Sean Johnson‐Bice, Austin T. Homkes, Steve K. Windels, John G. Bruggink, Joseph K. Bump

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeaverGeographyDynamics (music)EcosystemEcologyBiologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the heart of the boreal forest in 1949, trappers gathered at a spring meeting in Wabowden, Manitoba, to discuss many items of business, including wolf predation on beavers. Recent debate and disagreement had broken out among the trappers regarding whether wolves actually killed beavers. One trapper stated wolves ‘harassed’ a beaver colony so extensively that he had to fell trees into the water to ensure the colony's survival. Some trappers remained sceptical and unconvinced. The debate was put to a lively and emphatic end when a trapper walked into the spring meeting and presented a bushel sack stuffed with wolf scats containing beaver fur (Nash 1951). The proof was in the poop! Surprisingly, our understanding of wolf predation on beavers has progressed relatively little since 1949. Most attempts to study wolf predation on beavers followed an approach akin to the Manitoba trappers: collecting and examining wolf scats. By doing this, researchers in many areas across North America and Eurasia concluded, like the trappers, that beavers were important prey for wolves during the ice-free season. However, wolf–beaver dynamics received little attention beyond this, largely because (1) most wolf predation research was focused on wolf–ungulate interactions and predation on smaller alternate prey was not a priority (Gable et al 2018c), and (2) rigorously studying wolf predation during spring to autumn in forested ecosystems with dense vegetation was a monumental, and often impossible, task prior to GPS collar technology. Of course, many researchers and biologists had interesting ideas or hypotheses about wolf–beaver interactions, but most were based on anecdotal observations, indirect evidence or conjecture (Gable et al 2018c). None the less, these ideas were compelling and relevant. Some suggested dense beaver populations increased wolf pup survival (Benson et al 2013) and, in turn, wolf pack and population size (Andersone 1999; Barber-Meyer et al 2016). Others posited that dense beaver populations reduced wolf predation on ungulate prey (Forbes and Theberge 1996) while some claimed it increased predation (Andersone and Ozoliņš 2004; Latham et al 2013). Still others suspected wolves changed ecosystems by altering the ecosystem engineering behaviour of beavers (Peterson et al 2014). Clearly, wolf–beaver dynamics needed to be studied in more detail.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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