Understanding the diet of an unmanaged population of coyotes (<i>Canis latrans</i>) in southern Texas
Notice bibliographique
Résumé
Coyotes ( Canis latrans Say, 1823) have great dietary plasticity, which can variably impact population dynamics and food availability of other wildlife. Understanding coyote diet in a system with a lack of human intervention can provide insight into their natural ecological role, a perspective muddled in the context of extrinsic influences . Our study evaluated the diet of a coyote population in southern Texas where no native wildlife is managed by harvesting, trapping, or supplemental feeding, and compared our results with previous studies. We collected coyote scat from transects on the roads of the East Foundation's San Antonio Viejo Ranch every month of 2022. From morphological analysis of fecal remains, we identified 23 unique species with white-tailed deer ( Odocoileus virginianus (Zimmermann, 1780)) and invasive wild pig ( Sus scrofa Linnaeus, 1758) being the most common prey items over the year, detected 38.4% and 14.4% among all prey items, respectively. The distinctly high proportion of ungulates consumed as opposed to small mammals is possibly due to high ungulate prey density as well as intraspecific niche differentiation by the unmanaged coyote population, where older, more experienced coyotes select for large mammals and younger coyotes select for small mammals. Future research exploring anthropogenic effects on predator and prey population demographics as well as predator behavior could provide more insight into how human presence may alter predator diet.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».