Data from: Salmonid species diversity predicts salmon consumption by terrestrial wildlife
Notice bibliographique
Résumé
1. Resource waves - spatial variation in resource phenology that extends feeding opportunities for mobile consumers - can affect the behaviour and productivity of recipient populations. Interspecific diversity among Pacific salmon species (Oncorhynchus spp.) creates staggered spawning events across space and time, thereby prolonging availability to terrestrial wildlife. 2. We aim to understand how such variation might influence consumption by terrestrial predators compared with resource abundance and intra- and inter- specific competition. 3. Using stable isotope analysis, we investigated how the proportion of salmon in the annual diet of male black bears (Ursus americanus; n = 405) varies with species diversity and density of spawning salmon biomass, while also accounting for competition with conspecific black and grizzly bears (U. arctos horribilis), in coastal British Columbia, Canada. 4. We found that the proportion of salmon in the annual diet of black bears increased by ≈40% in the absence of grizzly bears, but detected little effect of relative black bear density and salmon biomass density. Rather, salmon diversity had the largest positive effect on consumption. On average, increasing diversity from one salmon species to ~four (with equal biomass contributions) approximately triples the proportion of salmon in diet. 5. Given the importance of salmon to bear reproduction, this work provides early empirical support for how resource waves may increase the productivity of consumers at population and landscape scales. Accordingly, terrestrial wildlife management might consider maintaining not only salmon abundance but also diversity.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,017 |
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 ».