MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2127340637 · doi:10.1139/z09-074

A model to predict fasting capacities and utilization of body energy stores in weaned Steller sea lions (Eumetopias jubatus) during periods of reduced prey availability

2009· article· en· W2127340637 sur OpenAlexvenueno aff
Dawn P. Noren, Lorrie D. Rea, Thomas R. Loughlin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenileBiologyBlubberForagingPredationSea lionPopulationCaptivityFisheryEcologyAnimal scienceZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The population decline of Steller sea lions ( Eumetopias jubatus (Schreber, 1776)) may be linked to a decline in juvenile survivorship. Limitations in prey availability may contribute to the decline, thus it is important to understand fasting capacities of Steller sea lions. For most mammals, fat catabolism is the preferred energetic pathway to ensure that protein is spared. However, marine mammals also have a conflicting requirement to conserve fat because the main site of fat storage is the blubber layer, which is also their primary thermal barrier when at sea. We developed a dynamic state variable model to demonstrate how protein and fat reserve utilization and maximum fasting duration are influenced by body condition and time spent foraging. This model was parameterized with respect to conditions faced by juvenile and subadult Steller sea lions foraging unsuccessfully during a period of reduced prey availability. The model accurately predicted changes in fat and protein mass of juvenile and subadult Steller sea lions fasting in captivity. Furthermore, the model demonstrated that body lipid content, body mass, and the proportion of time spent in water influence energy reserve catabolism and maximum fasting durations. Consequently, small, lean individuals are particularly susceptible to reductions in prey availability.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Zoology→Même sujetMarine animal studies overview→Travaux en français237 207→