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Enregistrement W2120864004 · doi:10.1093/conphys/cot006

Overcoming the challenges of studying conservation physiology in large whales: a review of available methods

2013· review· en· W2120864004 sur OpenAlexaff
Kathleen E. Hunt, Michael J. Moore, Rosalind M. Rolland, Nick Kellar, A. Hall, Joanna Kershaw, Stephen Raverty, Cristina E. Davis, Laura C. Yeates, Deborah Fauquier, Teri Rowles, Scott D. Kraus

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensAbbotsford Veterinary Clinic
Organismes subventionnairesNational Center for Research Resources
Mots-clésBiologyBlubberZoologyPhysiologyEcologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large whales are subjected to a variety of conservation pressures that could be better monitored and managed if physiological information could be gathered readily from free-swimming whales. However, traditional approaches to studying physiology have been impractical for large whales, because there is no routine method for capture of the largest species and there is presently no practical method of obtaining blood samples from free-swimming whales. We review the currently available techniques for gathering physiological information on large whales using a variety of non-lethal and minimally invasive (or non-invasive) sample matrices. We focus on methods that should produce information relevant to conservation physiology, e.g. measures relevant to stress physiology, reproductive status, nutritional status, immune response, health, and disease. The following four types of samples are discussed: faecal samples, respiratory samples ('blow'), skin/blubber samples, and photographs. Faecal samples have historically been used for diet analysis but increasingly are also used for hormonal analyses, as well as for assessment of exposure to toxins, pollutants, and parasites. Blow samples contain many hormones as well as respiratory microbes, a diverse array of metabolites, and a variety of immune-related substances. Biopsy dart samples are widely used for genetic, contaminant, and fatty-acid analyses and are now being used for endocrine studies along with proteomic and transcriptomic approaches. Photographic analyses have benefited from recently developed quantitative techniques allowing assessment of skin condition, ectoparasite load, and nutritional status, along with wounds and scars from ship strikes and fishing gear entanglement. Field application of these techniques has the potential to improve our understanding of the physiology of large whales greatly, better enabling assessment of the relative impacts of many anthropogenic and ecological pressures.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,375
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations229
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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