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Enregistrement W2011246225 · doi:10.1139/z07-108

Stable carbon and nitrogen isotope values in teeth of Steller sea lions: age of weaning and the impact of the 1975–1976 regime shift in the North Pacific Ocean

2008· article· en· W2011246225 sur OpenAlexaffvenue
Anne E. York, James R. Thomason, Elizabeth H. Sinclair, Keith A. Hobson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och Välfärd
Mots-clésWeaningBiologySea lionPopulationAnimal scienceDemographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We measured δ15N and δ13C values and tooth width from the first 4 years’ dentinal growth layer groups (GLGs) in the teeth of 113 female Steller sea lions ( Eumetopias jubatus (Schreber, 1776)) born between 1960 and 1983, a period that included a large population decrease and a climate regime shift. A linear discriminant analysis on the δ13C and δ15N values estimated 60% of Steller sea lions were weaned in their 1st year, 30% in their 2nd year, and 8% in their 3rd year. GLG-1 was wider in “weaned” animals than those still “nursing” in their 2nd year, suggesting that faster growing pups weaned earlier. Except during the regime shift, the average age at weaning increased and the size of GLG-1 in weaned animals decreased. We suggest that during the regime shift a greater proportion of pups which survived (to have their teeth sampled for this study) grew faster and were weaned by the end of their 1st year. We hypothesize that the long-term weaning age increase and growth rate decrease are consistent with a change in relative mortality of weaned pups and those that continued to nurse, possibly caused by a reduction in available resources, characterized as a switch from a “live-fast” to a “live-slow” life history.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations30
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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