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Enregistrement W2081180557 · doi:10.1111/j.1748-7692.2011.00534.x

Causes of mortality in South American fur seal pups (<i>Arctophoca australis gracilis</i>) at Guafo Island, southern Chile (2004–2008)

2011· article· en· W2081180557 sur OpenAlexaff
Mauricio Seguel, Hector Pavés, Enrique Paredes, Roberto Schlatter

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversidad de la República Uruguay
Mots-clésRookeryStarvationPopulationSeasonal breederBiologyDemographyAnimal scienceEcologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As part of population dynamics studies of the South American fur seal ( Arctophoca australis gracilis ) rookery at Punta Weather in Guafo Island (43°36'S, 74°43’W), the causes and extent of pup mortality were monitored. During four breeding seasons, daily counts of live and dead pups were carried out to determine pup production and pup mortality. Dead pups were retrieved from the rookery to perform necropsies. The mean pup production was 1,735.5 ± 336 pups and the mean pup mortality up to 12 wk old was 6.0%± 2.6%. The major causes of death were enteritis with microscopic lesions of bacteremia (28.4%), starvation (23.5%), drowning (21%), trauma (19.8%), and stillbirths (2.5%). Enteritis with microscopic lesions of bacteremia, and starvation had higher incidence during January (beginning and middle of the breeding season) while most trauma and drowning occurred during February (end of the breeding season). In the 2006–2007 breeding season there was an increase in mortality due to starvation and trauma. Most pup deaths at Guafo Island are generated by extrinsic factors; therefore, additional studies that assess the impact of environmental changes and fishing activities, are needed in order to determine the exact causes of the decline of this species along Chilean coasts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations37
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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