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Enregistrement W4406037988 · doi:10.7717/peerj.18674

The non-indigenous dung beetle (<i>Onthophagus nuchicornis</i>) can effectively reproduce using the dung of indigenous eastern North American mammals

2025· article· en· W4406037988 sur OpenAlexafffund
Alexe Indigo, Kate Stokes, Olivia Burchell, Paul Manning

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie University
Mots-clésDung beetleBiologyIndigenousVulpesScarabaeidaeEcologyLivestockScarabaeinaeScarabaeoideaPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-indigenous dung beetle (Coleoptera: Scarabaeoidea) species in North America are important contributors to ecosystem functions, particularly in pasture-based livestock systems. Despite the significant body of research surrounding non-indigenous (and often invasive) dung beetles in agricultural contexts, there has been minimal study concerning the impact that these species may have on indigenous dung beetle populations in natural environments. Here we examine the possible impact of the introduced dung beetle Onthophagus nuchicornis on indigenous dung beetle populations via use of indigenous mammal dung. Using a controlled laboratory experiment, we quantified how readily beetles could use dung from bobcat ( Lynx rufus ), red fox ( Vulpes vulpes ), moose ( Alces alces ), raccoon ( Procyon lotor ), and domestic sheep ( Ovis aries ). To determine the suitability of each dung type for reproduction, we measured offspring abundance and fitness. While the number of developed offspring was significantly different among treatments, offspring fitness did not vary significantly across dung types. Our results demonstrate the generalist feeding habits of the non-indigenous dung beetle O. nuchicornis can allow this species to use the dung of various wild animals indigenous to eastern North America.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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