Grey Wolf (Canis lupus) Recolonization in Hungary: Does the Predation Risk Affect the Red Deer (Cervus elaphus) Population?
Notice bibliographique
Résumé
The populations and distribution areas of large carnivores have declined all over the world due to extirpation and habitat alteration and degradation. However, the grey wolf (Canis lupus) has recovered in Europe in recent decades and has been reappearing in Hungary since the 1990s. Since the dominant prey of this carnivore is the red deer (Cervus elaphus) and the wild boar (Sus scrofa) in Central and Eastern Europe, we aimed to study the impact of wolves on local deer populations. Based on hunters’ opinions, we expected an increasing wolf presence and intense effects of wolves on the stress level and body condition of deer. First, we examined the occupied area by wolf in the North Hungarian Mountains. The distribution map was based on a questionnaire among the game managers. To measure the influence of the reappearing predator population on the red deer individuals, we estimated the body condition (kidney fat and bone marrow index) and stress hormone level of faecal samples. We compared them between the areas colonised by wolves and control sites in the mountains. We revealed an increased distribution area of wolves in the mountains since 2014. The stress hormone level was lower in the wolf-free sites in the case of faeces gathered from the ground, but there was similar amount of cortisol in the samples collected from the hunted animals. The body condition indices were not different between the two area types (average kidney fat index > 100% and almost 100% for the bone marrow fat content). Our results do not support a very intense recent impact of the wolf population on the body condition and stress level of red deer in Hungary.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».