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Enregistrement W2038219168 · doi:10.1086/375427

Weaning Mass Affects Changes in Body Composition and Food Intake in Harbour Seal Pups during the First Month of Independence

2003· article· en· W2038219168 sur OpenAlexaff
Mônica M. C. Muelbert, W. Don Bowen, Sara J. Iverson

Notice bibliographique

RevuePhysiological and Biochemical Zoology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeaningAnimal scienceBody waterBiologyComposition (language)OffspringLean body massReproductionForagingEndocrinologyBody weightInternal medicinePhysiologyEcologyMedicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In phocid seals, the transition to nutritional independence is abrupt, with females abandoning their offspring after weaning and returning to sea. We hypothesized that body size at weaning may play an important role in the nature of this transition. We studied the changes in body composition and water flux of newly weaning harbour seals over the first 4-6 wk postweaning. Thirty-three pups were dosed with deuterium oxide to estimate total body water (TBW) and a subset of 24 was dosed twice to estimate changes in body composition and water flux. All pups lost body mass over the study period, but TBW increased during the period of mass loss, indicating continued lean tissue growth. Combined data from this and our early study indicated that heavy (>median mass) pups were relatively fatter (41.0% vs. 37.1%) and had significantly greater total body energy at weaning than did light (< or = median mass) pups. Percentage TBW declined linearly over time in light pups but was constant in heavy pups for the first 19 d postweaning and then declined linearly. Both the temporal pattern and composition of mass loss differed between light and heavy pups. Estimated food intake increased in the second 2 wk of study compared to the first 2 wk, in both light and heavy pups, reflecting increased foraging success but at levels still insufficient to meet daily expenditures of most individuals.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations55
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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