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Enregistrement W2018203705 · doi:10.1139/z03-114

Long-term evaluation of pup growth and preweaning survival rates in subantarctic fur seals,<i>Arctocephalus tropicalis</i>, on Amsterdam Island

2003· article· en· W2018203705 sur OpenAlexvenueno aff
Magaly Chambellant, Gwénaël Beauplet, Christophe Guinet, Jean‐Yves Georges

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFur sealBiologyWeaningPopulationAnimal scienceZoologyGrowth rateReproductionSurvival rateEcologyDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is the first to investigate pup preweaning growth and survival rates over seven consecutive breeding seasons in subantarctic fur seals, Arctocephalus tropicalis, on Amsterdam Island, southern Indian Ocean. Growth and survival were studied in relation to year and pup sex, birth date, birth mass, and growth rate at 60 days of age. The pup growth rate decreased over the 7-year study period and was the lowest ever found in otariids, which suggests that lactating females experience constant low food availability. Male and female pups grew and survived at similar rates. Pups that were heavier at birth grew faster and exhibited better early survival (i.e., the first 2 months of life) than pups that were lighter at birth. However, no such relationship was detected for late survival (i.e., from 2 months to weaning) in this long-lactating species. No relationship was found between pup growth rate, pup survival rate, and sea-surface temperature (SST) gradient during the study period, especially during the later years of good trophic conditions (i.e., a high SST gradient). Such dissociations suggest that variation in food availability may not be the only factor influencing pup performance until weaning. We therefore propose that the subantarctic fur seal population is reaching its carrying capacity and that a density-dependent effect is occurring on Amsterdam Island.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations42
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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