Quantifying long-term stress in brown bears with the hair cortisol concentration: a biomarker that may be confounded by rapid changes in response to capture and handling
Notice bibliographique
Résumé
The measurement of cortisol in hair is becoming important in studying the role of stress in the life history, health and ecology of wild mammals. The hair cortisol concentration (HCC) is generally believed to be a reliable indicator of long-term stress that can reflect frequent or prolonged activation of the hypothalamic-pituitary-adrenal axis over weeks to months through passive diffusion from the blood supply to the follicular cells that produce the hair. Diffusion of cortisol from tissues surrounding the follicle and glandular secretions (sebum and sweat) that coat the growing hair may also affect the HCC, but the extent of these effects is thought to be minimal. In this study, we report on a range of factors that are associated with, and possibly influence, cortisol concentrations in the hair of free-ranging brown bears (Ursus arctos). Through two levels of analyses that differed in sample sizes and availability of predictor variables, we identified the presence or absence of capture, restraint and handling, as well as different methods of capture, as significant factors that appeared to influence HCC in a time frame that was too short (minutes to hours) to be explained by passive diffusion from the blood supply alone. Furthermore, our results suggest that HCC was altered after hair growth had ceased and blood supply to the hair follicle was terminated. However, we also confirmed that HCC was inversely associated with brown bear body condition and was, therefore, responsive to diminished food availability/quality and possibly other long-term stressors that affect body condition. Collectively, our findings emphasize the importance of further elucidating the mechanisms of cortisol accumulation in hair and the influence of long- and short-term stressors on these mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».