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Enregistrement W4416439120 · doi:10.1002/ece3.72485

Do Striped Hyenas Have a Sweet Tooth? First Evidence of Honey Consumption by a Hyaenid

2025· article· en· W4416439120 sur OpenAlexfundno aff
Francisca A. S. Virtuoso, Robert Milia Kaai, Yorick Liefting, Femke Broekhuis, R Rahimi email M Farhangi B Mojazi Amiri F Rezaie A Sadough Nirri M.R Karimi, James Kisau, Loontasati Lolari, Silole Tumaina, Soloomon Lekai, Gibson Lepilal, Richard Silamui, Oningoi Partayo, Purity Selelo, Joseph Sayiore, Noah Tingai, Wilson Ntitika, Duncan Korongoro, Elvis Nemagai, Jesephat Njue, Kelvin Tajeu, Taiko Nanguyien, Patric Namusu, Richard Stratton Hatfield

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchBeijing Innovation Center for Future ChipInternational Conservation Fund of CanadaBAND foundation
Mots-clésHyenaConsumption (sociology)Food consumptionDroneHoney beeIngestion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Dietary flexibility in carnivores remains an underexplored aspect of their ecology, particularly the consumption of non‐meat foods. While striped hyenas ( Hyaena hyaena ) are primarily scavengers, they are known to occasionally consume plant material, insects and other alternative food sources. Here, we present the first documented evidence of honey consumption by a hyaenid species. During a community‐led camera trap survey in October 2024 at the Kwenia Vulture Sanctuary, Kenya, an adult striped hyena was photographed carrying a large honeycomb in its mouth. This observation suggests ingestion of honey, beeswax and bee larvae, providing nutritional, medicinal or hydration benefits. Our finding expands current knowledge of hyena dietary plasticity and highlights the limitations of conventional diet analysis methods in detecting rare food items such as honey. It underscores the value of complementary observational tools, such as camera, trapping in capturing elusive or unexpected dietary behaviours.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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