Road Proximity Increases Risk of Skeletal Abnormalities in Wood Frogs from National Wildlife Refuges in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skeletal and eye abnormalities in amphibians are not well understood, and they appear to be increasing while global populations decline. Here, we present the first study of amphibian abnormalities in Alaska. OBJECTIVE: In this study we investigated the relationship between anthropogenic influences and the probability of skeletal and eye abnormalities in Alaskan wood frogs (Rana sylvatica). METHODS: From 2000 to 2006, we examined 9,269 metamorphic wood frogs from 86 breeding sites on five National Wildlife Refuges: Arctic, Innoko, Kenai, Tetlin, and Yukon Delta. Using road proximity as a proxy for human development, we tested relationships between skeletal and eye abnormalities and anthropogenic effects. We also examined a subsample of 458 frogs for the trematode parasite Ribeiroia ondatrae, a known cause of amphibian limb abnormalities. RESULTS: Prevalence of skeletal and eye abnormalities at Alaskan refuges ranged from 1.5% to 7.9% and were as high as 20% at individual breeding sites. Proximity to roads increased the risk of skeletal abnormalities (p = 0.004) but not eye abnormalities. The only significant predictor of eye abnormalities was year sampled (p = 0.006). R. ondatrae was not detected in any Alaskan wood frogs. CONCLUSIONS: Abnormality prevalence at road-accessible sites in the Kenai and Tetlin refuges is among the highest reported in the published literature. Proximity to roads is positively correlated with risk of skeletal abnormalities in Alaskan wood frogs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».