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Enregistrement W2123723695 · doi:10.1139/cjz-2014-0150

The influence of habitat on body size and tooth wear in Scottish red deer (<i>Cervus elaphus</i>)

2014· article· en· W2123723695 sur OpenAlexvenueno aff
F. Javier Pérez‐Barbería, Scot Ramsay, R. J. Hooper, E. Pérez-Fernández, A. H. Jean Robertson, A. Aldezábal, Pete Goddard, Iain J. Gordon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoorlandWoodlandBiologyTooth wearHabitatCervus elaphusEcologyBovidaeCervusMandible (arthropod mouthpart)Animal scienceZoologyDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Body size has profound implications for ecology and life-history traits of mammalian species. Tooth wear is an indicator of food-processing investment and diet properties, with fitness consequences through differences in comminution efficiency, nutrient gain, and senescence. We investigate the relationships between mandible length (a proxy of skeletal body size), molar dentine thickness (a measure of tooth wear), and faecal neutral detergent fibre with residual ash (NDF–ash, a combined proxy of fibre and mineral components in the diet) in 874 male and female red deer (Cervus elaphus L., 1758) from 21 locations in moorland and woodland habitats across Scotland. Significant differences in mandible length occurred between habitats: woodland deer having larger mandibles than moorland deer. Within habitats, larger mandibles were related to higher rates of dentine wear, suggesting increased body size was associated with greater intake and processing of food. Both dentine wear and faecal NDF–ash were higher in moorland deer than in woodland deer, suggesting that fibre and (or) mineral abrasives in the diet may have contributed towards habitat differences in dentine wear. Between habitats, higher dentine wear was not associated with larger mandibles, in contrast to the relationship within habitats, indicating the precedence of additional environmental factors between habitats.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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