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Enregistrement W2114669257 · doi:10.1139/z11-112

Rates of maximum food intake in young northern fur seals (<i>Callorhinus ursinus</i>) and the seasonal effects of food intake on body growth

2012· article· en· W2114669257 sur OpenAlexaffvenue
David A. S. Rosen, Beth Young, Andrew W. Trites

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFur sealBiologyFood intakeAnimal sciencePopulationPredationEcologyEndocrinologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate estimates of food intake and its subsequent effect on growth are required to understand the interaction between an animal’s physiology and its biotic environment. We determined how food intake and growth of six young northern fur seals ( Callorhinus ursinus (L., 1758)) responded seasonally to changes in food availability. Animals were given unrestricted access to prey for 8 h·day–1on either consecutive days or on alternate days only. We found animals offered ad libitum food on consecutive days substantially increased their food intake over normal “training” levels. However, animals that fasted on alternate days were unable to compensate by further increasing their levels of consumption on subsequent feeding days. Absolute levels of food intake were highly consistent during winter and summer trials (2.7–2.9 kg·day–1), but seasonal differences in body mass meant that fur seals consumed more food relative to their body mass in summer (~27%) than in winter (~20%). Despite significant increases in absolute food intake during both seasons, the fur seals did not appear to efficiently convert this additional energy into mass growth, particularly in the winter. These seasonal differences in conversion efficiencies and estimates of maximum intake rates can be used to generate physiologically realistic predictions about the effect of changes in food availability on an individual fur seal, as well as the consequences for an entire population.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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