Comparison of the healing process in hot and cold brands applied to harbour seal pups (Phoca vitulina)
Notice bibliographique
Résumé
Hot branding has been used for many years by researchers to identify seals from a long distance. In livestock, cold branding has been proposed as an alternative because it is thought to be less painful. The purpose of this study was to compare the healing process of hot and cold brands applied to harbour seal pups (Phoca vitulina). A total of 306 animals was branded with a unique set of four characters: three applied for 3–5 s with an iron heated to 500°C, and one applied for either 10 or 20 s with an iron frozen to –175°C. At three subsequent times over 10 weeks, 43, 41 and 51 animals, respectively, were recaptured, the macroscopic appearance of their brands recorded, and biopsies taken for microscopic examination. Cold brands had a faster healing rate than hot brands. However, they resulted in less destruction of hair follicles, and cold brands applied for 20 s caused more depigmentation. Regrowth of hair follicles could subsequently obscure brands, while depigmentation reduces the contrast between the brand and the surrounding fur. Cold brands applied for 20 s also caused more extensive deep vascular damage, which subsequently may have resulted in deeper wounds in some of these brands. Yet, macroscopically, other cold brands, or portions thereof, were almost invisible. On the basis of this short-term study, the technique of cold branding that we used in harbour seals does not appear to be as reliable as that of hot branding to provide permanent legible brands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».