MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2006674192 · doi:10.1644/06-mamm-a-177r.1

Geographic Variation in Cranial Morphology of Short-beaked Common Dolphins (Delphinus delphis) from the North Atlantic

2007· article· en· W2006674192 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew J. Westgate

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphinus delphisPopulationBiologyGeographyZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of an examination of the population structure of short-beaked common dolphins (Delphinus delphis) in the North Atlantic, I tested if there were systematic differences in cranial morphology, in relation to geographic location, for common dolphins both within the western North Atlantic (wNA; n = 141) and between the wNA and eastern North Atlantic (eNA; n = 106). Cranial specimens from the wNA were obtained between Nova Scotia, Canada, and Florida. Those from the eNA came from the Irish Sea and the coasts of Ireland and the United Kingdom. A Wilks' λ canonical discriminant analysis (CDA) was performed on the within-groups covariance matrix to test whether significant differences in group centroids (multivariate means) existed between putative population units separately for males and females. In addition, the CDA was used to reclassify each dolphin into a geographic group based on the discriminant function. The CDA of 35 cranial variables found no evidence (males: Wilks' λ = 0.603, P = 0.286; females: Wilks' λ = 0.145, P = 0.08) of population structure below the species level within the wNA. Thus, the 1-population model for this region was supported. CDAs revealed significant differences between the eNA and wNA for both males and females (males: Wilks' λ = 0.371, P < 0.0001; females: Wilks' λ = 0.260, P < 0.0001). Cross-validated reclassification rates for males were 78.8% (eNA) and 87.6% (wNA) and for females were 90.6% (eNA) and 81.4% (wNA). Measurements associated with the rostrum were important discriminating variables that might reflect differences in feeding habits between these areas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of MammalogyMême sujetMarine animal studies overviewTravaux en français237 207