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Enregistrement W4410382900 · doi:10.1002/ece3.71405

Coyote (<i>Canis latrans</i>) Macronutrient Consumption and Diet Relative to Seasonality and Urbanization

2025· article· en· W4410382900 sur OpenAlexaff
Katherine Weiss, Sean C. P. Coogan, Pierre Deviche, Jesse S. Lewis, S. Hess, Jan Schipper, Eric G. Strauss, Beckett Sterner

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyArizona State UniversityNational Science Foundation
Mots-clésSeasonalityCanisUrbanizationGeographyConsumption (sociology)DemographyEcologyBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Diet selection informs the health, fitness, and behavior of wild predators. Due to assumptions that vertebrate prey contains similar compositions of macronutrients (i.e., protein, carbohydrates, and lipids), whole prey items traditionally define carnivore diets. However, increasing evidence suggests that prey differ in terms of their macronutrient compositions, particularly relative to body size. Furthermore, omnivorous predators, like coyotes ( Canis latrans ), integrate both prey and nonprey diet items whose macronutrient compositions vary. This is particularly important in urbanized systems, which introduce or alter the distributions of prey (e.g., domestic pets) and nonprey (e.g., ornamental plants) foods in ways that contribute to carnivore diet selection and human–wildlife coexistence. We assessed the macronutrient composition of coyote diets seasonally and relative to urbanization in the Phoenix Metropolitan Area, AZ, USA. We collected coyote scats in the field and assessed their macronutrient compositions using values gathered from the literature, as well as the volumetric composition of diet items found in coyote scats. We then assessed the macronutrient composition of coyote diets in geometric space using the geometric framework of nutrition. We observed that the macronutrient composition of coyote diets was similar between moderately and less urbanized sites, particularly in the spring–summer season. However, coyote macronutrient consumption differed seasonally, with coyotes eating more nonprotein energy relative to protein energy when carbohydrate‐rich mesquite ( Prosopis spp.) was more available in the fall–winter. Our results suggest that the seasonal availability and macronutrient composition of foods contribute to coyote diets. Macronutrients directly translate to energy and subsequent animal physiology and behavior. Our findings therefore advance our understanding of coyote behavior, particularly in ways that support human–wildlife management in anthropogenic areas.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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