灰狼牙齿骨折频率反映猎物可获得性

该数据集记录了三个研究充分的现存灰狼种群在数十年间的牙齿骨折率,这些种群在猎物与捕食者比例及尸体利用程度上存在差异。数据覆盖 Isle Royale 与 Yellowstone 等地点,主题涉及牙齿磨损、食骨行为与食肉动物竞争

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Tooth fracture frequency in gray wolves reflects prey availability

基本信息

模态
其他
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许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

灰狼牙齿骨折频率反映猎物可获得性

Tooth fracture frequency in gray wolves reflects prey availability

该数据集记录了三个研究充分的现存灰狼种群在数十年间的牙齿骨折率,这些种群在猎物与捕食者比例及尸体利用程度上存在差异。数据覆盖 Isle Royale 与 Yellowstone 等地点,主题涉及牙齿磨损、食骨行为与食肉动物竞争。当猎物与捕食者比例下降时,猎物被更充分地取食,牙齿骨折率增加一倍以上。该数据可用于分析猎物可获得性与牙齿磨损之间的关系,并作为衡量大型食肉动物获取猎物难度的相对指标(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):大型更新世食肉动物异常高的牙齿骨折率意味着种间竞争加剧,因为牙齿骨折随骨骼消耗增加而上升,而骨骼消耗这种行为很可能在猎物难以获取时发生。为评估猎物可获得性与牙齿磨损之间的联系,我们记录了三个研究充分的现存灰狼种群数十年间的牙齿骨折率,这些种群在猎物与捕食者比例及尸体利用程度上存在差异。当猎物与捕食者比例下降时,猎物被更充分地取食,牙齿骨折率增加一倍以上。这支持将牙齿骨折频率作为衡量获取猎物难度的相对指标,并揭示大型食肉动物在食物水平下降时尽管存在感染风险和牙齿损伤导致的适合度降低,仍会迅速作出反应。更广泛地说,大型食肉动物的牙齿骨折

【主题与分类】

主题标签:Isle Royale、Yellowstone、tooth fracture、carnivore competition、Tooth wear、Canis lupus、Holocene、Recent、bone consumption、gray wolves。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A52dba8a50b151efb0beb862f70927c9007557050e8708ef09c1ee7b69daaae36

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A52dba8a50b151efb0beb862f70927c9007557050e8708ef09c1ee7b69daaae36

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

更新世大型食肉动物异常高的牙齿断裂率意味着种间竞争加剧,因为牙齿断裂率随骨骼消耗增加而上升,而这种行为很可能在猎物难以获取时发生。为评估猎物可获得性与牙齿磨损之间的联系,我们记录了三个研究充分的现存灰狼种群数十年间的牙齿断裂率,这些种群在猎物与捕食者比例及尸体利用程度上存在差异。当猎物与捕食者比例下降时,猎物被更充分地消耗,牙齿断裂率增加了一倍以上。这支持将牙齿断裂频率作为衡量获取猎物难度的相对指标,并揭示大型食肉动物在食物水平下降时尽管面临感染风险和因牙齿损伤导致的适合度降低,仍能迅速作出反应。更广泛地说,大型食肉动物的牙齿断裂频率很可能反映了能量应激,这是捕食者成功的一个方面,而该方面难以量……

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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