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Enregistrement W2079245592 · doi:10.1139/z07-001

Litter size, sex ratio, and age structure of gray wolves, Canis lupus, in relation to population fluctuations in northern Belarus

2007· article· en· W2079245592 sur OpenAlexvenueno aff
Vadim E. Sidorovich, V. P. Stolyarov, Н. Н. Воробей, N. V. Ivanova, Bogumiła Jędrzejewska

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Academy of Sciences of Belarus
Mots-clésCanisBiologyLitterSex ratioPopulationPopulation densityAge structureGray wolfDemographySexual maturitySexual dimorphismEcologyAnimal scienceZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gray wolf ( Canis lupus L., 1758) population fluctuations in northern Belarus (Vitebsk region) between 1990 and 2003 were significantly affected by hunting pressure by humans. Mean litter size was inversely density dependent and varied from 4.8 to 7.7 pups (range 2–10). The increase in litter size with declining density of wolf population concerned only female pups, whereas the number of male pups in a litter was not related to population density. The sex ratio of pups varied significantly: the proportion of females reached 70% in a low-density wolf population and declined to 40%–50% in a high-density population. The age structure also varied. In years following heavy hunting pressure, 55% of individuals shot were juveniles <1 year old (with a strong predominance of females that constituted 69% of juveniles shot), and only 11% of wolves were older than 4 years. The mean age of all wolves shot was 1.5 years. In years following low hunting pressure, 34% of animals shot were juveniles and 20% exceeded 4 years. The mean age was 2.8 years. A female-biased sex ratio of wolf pups conforms to Hiraiwa-Hasegawa’s hypothesis of the advantaged daughter, proposed for species in which mothers are able to influence the reproductive success of their daughters through transmission of rank.

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations44
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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