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Enregistrement W2071675589 · doi:10.1139/z09-020

Body-condition dynamics in a northern ungulate gaining fat in winter

2009· article· en· W2071675589 sur OpenAlexaffvenueabout
Serge Couturier, Steeve D. Côté, Jean Huot, Robert D. Otto

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Université LavalCenter for Northern StudiesGovernment of Newfoundland and Labrador
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUngulateHerdBiologyAnimal scienceEcologyPopulationPhysiological conditionPopulation densityHabitatDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individual condition generally depends on density and is partly determined by habitat quality and climate. We studied long-term trends in the condition and productivity of female caribou ( Rangifer tarandus (L., 1758)) in two large migratory herds in the Quebec–Labrador peninsula (Canada), the George and the Feuilles herds. Females from the George herd were in better summer condition than those from the more abundant Feuilles herd in 2001–2002, while it was the opposite in 1988 when the Feuilles herd was less abundant than the George herd. Summer nutrition followed the same pattern between herds through time. Spring body condition of females in the George herd declined from 1976 to the mid-1980s during early population growth. Fall condition, however, did not change from 1983 to 2002 when caribou numbers first peaked and later declined. Pregnancy rates were inversely related to herd size in both herds. Vegetation quality (NDVI) in June was significantly related to body proteins in the fall. Albeit unusual for a northern ungulate, body fat increased from fall to spring in the George herd. We conclude that a relatively small and highly grazed summer range, as well as density-dependent effects, affected summer nutrition and the need to continue lipogenesis during winter.

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 enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,954

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations62
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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