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Enregistrement W2086313520 · doi:10.1371/journal.pone.0079136

Physiological Stress in Koala Populations near the Arid Edge of Their Distribution

2013· article· en· W2086313520 sur OpenAlexaff
Nicole Davies, Galina Gramotnev, Clive McAlpine, Leonie Seabrook, Greg Baxter, Daniel Lunney, Jonathan R. Rhodes, A. J. Bradley

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAridBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research has shown that the ecology of stress has hitherto been neglected, but it is in fact an important influence on the distribution and numbers of wild vertebrates. Environmental changes have the potential to cause physiological stress that can affect population dynamics. Detailed information on the influence of environmental variables on glucocorticoid levels (a measure of stress) at the trailing edge of a species' distribution can highlight stressors that potentially threaten species and thereby help explain how environmental challenges, such as climate change, will affect the survival of these populations. Rainfall determines leaf moisture and/or nutritional content, which in turn impacts on cortisol concentrations. We show that higher faecal cortisol metabolite (FCM) levels in koala populations at the trailing arid edge of their range in southwestern Queensland are associated with lower rainfall levels (especially rainfall from the previous two months), indicating an increase in physiological stress when moisture levels are low. These results show that koalas at the semi-arid, inland edge of their geographic range, will fail to cope with increasing aridity from climate change. The results demonstrate the importance of integrating physiological assessments into ecological studies to identify stressors that have the potential to compromise the long-term survival of threatened species. This finding points to the need for research to link these stressors to demographic decline to ensure a more comprehensive understanding of species' responses to climate change.

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 enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,372

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations56
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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