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Enregistrement W4402030491 · doi:10.1093/jmammal/gyae086

Predation risk for hoary marmots in Washington’s North Cascades Mountains

2024· article· en· W4402030491 sur OpenAlexaffabout
Logan Whiles, Lisa A. Shipley, Jocelyn R. Akins, Roger G. Christophersen, Jason I. Ransom, Taal Levi, Daniel H. Thornton

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensCascades (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Geological SurveyU.S. Department of Agriculture
Mots-clésPredationGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Declines in populations of small mammals associated with high elevations, e.g., marmots (Marmota spp.) and pikas (Ochotona spp.), have been attributed to both direct and indirect effects of environmental changes caused by humans. For example, populations of Olympic marmots (M. olympus) and Vancouver Island marmots (M. vancouverensis) have declined in response to increased predator access to high-elevation marmot habitats. In the North Cascades National Park Service Complex (NOCA), observed mean abundance of hoary marmots (M. caligata) declined by 74% from 2007 to 2016. Although these declines have been linked to harsh winter conditions, the role of predation and its association with decreasing snowpack has yet to be explored in this system. We noninvasively examined these predator–prey dynamics by coupling behavioral surveys of hoary marmots with indices of predation risk. We conducted 145 vigilance samples and 39 flight initiation distance trials to measure Hoary Marmot antipredator behavior. We derived a risk index for each predator by weighting its probability of use estimates (the probability of a predator–prey encounter) with its observed proportion of Hoary Marmot predation (probability of prey death given an encounter). We used genetic metabarcoding of vertebrate DNA from 413 predator scat samples to quantify predation on hoary marmots. We surveyed 9,930 trap-nights using 130 remote cameras to model predator probability of use near Hoary Marmot colonies. From camera traps and scat DNA, we detected 10 predator species in the study area, and we detected hoary marmots in the scats of 5 of these species. The proportion of observed Hoary Marmot predation was highest for coyotes (Canis latrans) at 50%. To our knowledge, we also report the first record of hoary marmots being consumed by Pacific martens (Martes caurina), which were also significant predators (proportion of observed predation = 32%). We expected predators with low-elevation habits to use sites with lesser snow persistence; this prediction was supported for coyotes but not for other typically low-elevation predators. We found estimated risk experienced by hoary marmots was highest from Pacific martens and lowest from Canada Lynx (Lynx canadensis). Contrary to our predictions and despite hoary marmots allocating >50% of their time to vigilance, neither estimates of predator risk nor human presence explained variation in marmot antipredator behavior. Based on the results from both our dietary and probability of use analyses, we expect coyotes to have an increasing effect on NOCA’s Hoary Marmot population as the climate warms and Coyote range continues to expand. Thus, our work highlights the need to better understand the effect of climate-driven shifts in predator–prey ecology in high-elevation systems.

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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,356

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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