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Enregistrement W1760449049 · doi:10.1139/cjz-2015-0135

The effect of captivity on the oral health of the critically endangered black-footed ferret (<i>Mustela</i> <i>nigripes</i>)

2015· article· en· W1760449049 sur OpenAlexvenueno aff
Tyler Antonelli, Carissa L. Leischner, John J. Ososky, Adam Hartstone‐Rose

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Museum of Natural HistorySmithsonian Institution
Mots-clésCaptivityBiologyEndangered speciesZoologyWildlifeCaptive breedingDentitionPopulationCritically endangeredEcologyDemographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black-footed ferrets (Mustela nigripes (Audubon and Bachman, 1851)), a North American species of mustelid, faced near extinction after westward expansion during the 20th century destroyed a majority of the population of prairie dogs (genus Cynomys Rafinesque, 1817), their primary food source. Fearing extinction of the black-footed ferret, the U.S. Fish and Wildlife Service captured the entire population between 1985 and 1987 and began a captive breeding program. While in captivity, the fertility and genetic diversity of the species was closely monitored; however, there is little information about other health consequences of this breeding program. For instance, the black-footed ferrets have been fed a diet that is very different than what they consume in the wild. How did the composition of this diet affect the oral health of these animals? An analysis of dentition of wild and captive black-footed ferrets reveals that calculus accumulation and periodontal diseases occurred with greater severity in captive black-footed ferrets, suggesting that such oral pathologies arose from the unnaturally soft diet fed to them. These findings offer insight into how mechanical properties of diet can affect oral health and how these dietary properties should be considered, not only in regard to the health of black-footed ferrets but also to the health of all mammals including humans.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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