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Enregistrement W153628107

In vivo digestibility trials of a captive polar bear (Ursus maritimus) feeding on harp seal (Pagophilus groenlandicus) and Arctic charr (Salvelinus alpinus).

2011· article· en· W153628107 sur OpenAlexaff
Markus Dyck, Patricia Morin

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Zoology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrsus maritimusArcticBiologyNutrientPopulationAnimal scienceSalvelinusFisheryZoologyEcologyFish <Actinopterygii>Trout
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energetic requirements of free-ranging polar bears are still poorly understood due to the limited information available. The need for such data is emphasized through imminent climatic changes impacting wild populations, and the recent development of energy-based population forecast models that are data-limited. We therefore conducted four feeding trials with a captive polar bear to investigate how 2 novel untested diets such as Arctic charr (Salvelinus alpinus) and harp seal meat/fat (Pagophilus groenlandicus) are digested and energetically utilized. Energy content, proximate nutrient values, digestive efficiency, metabolizable energy (ME) requirements, and body mass change associated with these 2 diets were quantified. The seal meat/fat diet (1:1 ratio) had a 1.5 times greater digestible energy content (kg DM basis) than the charr diet. Digestibility coefficients for nutrients (organic matter, crude protein, fat) of both diets were high (> 0.960), which corresponds well with other carnivores, and other fatty polar bear diets. Body mass increased significantly over the course of the feeding trials, consuming an average of 403 and 1149 kJ/kg BM 0.75 of ME per day of charr and seal meat/fat, respectively. It was discovered that daily energy requirements of our adult, non-reproducing polar bear was lower than previously estimated (~ 1.4 instead of 2 times basic metabolic rate). Despite our limitations, we provide baseline data that should be evaluated during further feeding trials.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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