Use of faecal pellet size to differentiate age classes in female Svalbard reindeer <i>Rangifer tarandus platyrhynchus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proper management of threatened populations requires prior knowledge of population sizes and structures, however, current techniques to gather this information are generally impractical, costly, and can be physically stressful for the animals. Non‐invasive methods (e.g. faecal sampling) that can produce high quality and accurate results are better alternatives. Using faecal samples collected from a Svalbard reindeer Rangifer tarandus platyrhynchus population in the winters of 2008 (N = 158) and 2009 (N = 161), we investigated and validated the feasibility of using faecal pellet sizes to differentiate between female calves, yearlings and adults. We found that pellets from adult females were longer than those from calves, and pellets from adults and yearlings were clearly wider than those from calves. With an accuracy of 91% correct classification, we did show that a combination of faecal pellet dimensions (length, width and depth), rather than a single dimension alone, can allow managers to clearly differentiate between age classes if pellets already identified as being from females are used. We also found a positive relationship between live weight and pellet size of the reindeer. Combined with DNA analysis to identify the gender of the animal that produced the faecal pellet, this information may provide important population parameters and be a valuable tool for the monitoring of various ungulate species including wild reindeer.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».