RESUMEN

La dieta del lobo (Canis lupus L., 1758) se estima comúnmente mediante el análisis de excrementos. Varios investigadores han llegado a la conclusión de que el método de recolección de excrementos puede influir en las estimaciones de la dieta, pero ninguno de estos estudios consideró adecuadamente la variabilidad temporal, entre clases de edad y entre manadas, lo que podría sesgar las estimaciones de la dieta. Los autores probaron si los diferentes métodos de recolección de heces dieron lugar a diferentes estimaciones de la dieta del lobo después de tener en cuenta estos otros posibles sesgos. Recogieron excrementos (n = 2406) mensualmente de cuatro manadas a través de tres métodos de recolección (en el territorio, en grupos de ubicaciones GPS, y de forma oportunista) en el Parque Nacional Voyageurs, Minnesota, EE. UU., durante el período abril-octubre de 2015. Las estimaciones no se vieron afectadas por el método de recolección, pero sí variaron temporalmente, entre manadas y entre clases de edad. Para estimar con mayor precisión las dietas de la población de lobos, los investigadores deben recolectar de 10 a 20 excrementos de adultos/manada por mes de los territorios y (o) de manera oportunista de las manadas que son representativas de la población de interés. Al hacerlo, se minimizarán los posibles sesgos asociados con la variabilidad temporal, entre manadas y entre clases de edad.

Los autores y otros datos del artículo:

Gable, T. D., S. K. Windels and J. G. Bruggink (2017). «The problems with pooling poop: confronting sampling method biases in wolf (Canis lupus) diet studies”. Canadian Journal of Zoology 95 (11): 843-851.

La revista Canadian Journal of Zoology tuvo un factor de impacto en el año 2017 de 1,184 (Web of Science, 2018).

Categoría de la revista	Total de revistas	Clasificación de la revista	Cuartil
Zoología	166	76	Q2

REFERENCIAS

Web of Science (2018). Consultado el 23 de Agosto de 2018. https://apps.webofknowledge.com/Search.do?product=WOS&SID=C4zew3VWYybJOMTHeUW&search_mode=GeneralSearch&prID=1c0d1916-701c-41a9-8699-9a335fa55369