Diet and lake size are the main drivers of the territorial occupation dynamics of North American beaver
Notice bibliographique
Résumé
Beavers, as ecosystem engineers, create crucial wetlands and habitats for other species, altering the structure and function of the surrounding forests and affecting human infrastructure. However, despite these significant economic and ecological implications, the spatiotemporal patterns of beaver feeding strategies remain understudied. This study aimed to evaluate how forest stand type, lake size, and diet influence beaver territorial occupation in eastern Canada. We used a dendroecological approach to measure beaver occupation time and maximum browsing distance around 61 lakes. Around each beaver lodge, we established 1 m² plots along three transects in which we measured distance of browsing from shore and counted annual rings on coppices resulting from beaver presence. PERMANOVA revealed that both maximum browsing distance (F = 8.66, R² = 0.261, p = 0.003, permutations = 999) and temporal occupation (F = 6.55, R² = 0.238, p = 0.006, permutations = 999) differed significantly across lake size categories. The type of forest stand had no impact on beaver dynamics. Stable isotope analysis (δ 13 C and δ 15 N) of beaver carcasses collected from local trappers showed that the beavers’ diet included the consumption of conifer trees and a seasonal shift in food consumption. We found that lakes ranging from 4 to 20 ha were optimal for beavers, as this lake size mattered more than the availability of specific food sources. Beavers exhibited high adaptation skills by using different plant species depending on the season to maximize resource availability and energy cost trade-off. Understanding the factors involved in beaver territorial occupation dynamics is crucial for land managers and conservationists to effectively incorporate this species into forest management plans and mitigate beaver–human conflicts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».