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Enregistrement W4409841156 · doi:10.1139/cjz-2024-0120

Understanding the diet of an unmanaged population of coyotes (<i>Canis latrans</i>) in southern Texas

2025· article· en· W4409841156 sur OpenAlexvenueno aff
Anna C Racey, John M. Tomeček

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanisBiologyPopulationEcologyAnimal scienceZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,195 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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