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Enregistrement W2103324874 · doi:10.1111/mms.12212

Age estimation of belugas, <i>Delphinapterus leucas</i>, using fatty acid composition: A promising method

2015· article· en· W2103324874 sur OpenAlexafffund
Marianne Marcoux, Véronique Lesage, Gregory W. Thiemann, Sara J. Iverson, Steven H. Ferguson

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of ManitobaDalhousie UniversityYork UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésBlubberLeucasBiologyMarine mammalZoologyBelugaAgeingBeluga WhaleEcologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Data about age‐specific survival and mortality rate, as well as life history parameters are essential for studying population demography. However, noninvasive methods for ageing free‐ranging marine mammals are generally lacking. Recently, a few studies have highlighted the potential of using fatty acid ( FA ) composition in blubber biopsy samples to estimate age in some cetaceans. Here, we explore the opportunity of using this technique to estimate the age of free‐ranging belugas from three different populations. Belugas ( Delphinapterus leucas ) were sampled postmortem for blubber FA analysis and aged by counting the number of growth layer groups in teeth dentine. We found significant positive and negative relationships between some FA s and age. These relationships were stronger with outer blubber layer samples, the layer most accessible via biopsy, than with inner or middle layer samples, a pattern that is consistent with observed turnover rates and biological function across the blubber depth. The FA 12:0, 14:1n‐7, and 14:1n‐9 were promising correlates of age in belugas, allowing estimation of age with a precision of ±7–10 yr. Further work is required to determine the mechanisms underlying changes in FA composition with age and whether these mechanisms are stable through time and across populations.

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)0,002
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 enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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