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Enregistrement W7161208219

Stalking the Forests and Swimming in the Oceans: Trophic Flexibility in Alaskan Coastal Grey Wolves

2025· article· W7161208219 sur OpenAlexaboutno aff
McKenna Smith, Miranda Brohman, Gretchen Roffler, Dimitrios G. Giarikos

Notice bibliographique

RevueNSUWorks (Nova Southeastern University) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelPredationHerbivoreOmnivoreTrophic cascadeApex predatorMainlandIsotope analysisWildlifeForage fish
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal grey wolves of Southeast Alaska (Canis lupus ligoni) are opportunistic apex predators endemic to their environments. Large terrestrial vertebrates such as deer and marine organisms such as salmon dominate their diet. Large terrestrial vertebrates such as deer and marine organisms such as salmon dominate their diet. In recent years, wolves from Gustavus have moved back and forth between the mainland coastal environment and Pleasant Island, a small island 10 kilometers offshore. Wolves initially foraged on the island deer but more recently, a group of wolves has remained full-time on the island to forage on a marine diet including salmon, sea otters, and harbor seals from the nearshore shallow water environment. Stable carbon (δ13C) and nitrogen (δ15N) isotope ratios of the wolf hair and prey demonstrate distinct isotopic division from the herbivorous terrestrial prey (δ13C: -28 to -26‰, δ15N: 0 to 3‰) and the omnivorous marine prey (δ13C: -21 to -18‰, δ15N: 7 to 10‰) to the carnivorous wolf signatures (δ13C: -18 to -12‰, δ15N: 10 to 18‰). This unique trophic behavior in the mountainous coastal environment of Alaska may not be so unique elsewhere in the Pacific Northwest. One thousand kilometers to the south, the British Columbia coastal grey wolf, also known as the Vancouver sea wolf, forages primarily on marine organisms with little to no terrestrial input, though they are abundant in the area. Although these wolves share a similar diet and habitat, these mammals are genetically different. By observing trophic changes in coastal grey wolves, scientists may better understand how environmental fluctuations can influence the opportunistic foraging behavior of these wolves.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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