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Enregistrement W2171295273 · doi:10.1139/cjz-2014-0302

Sex-specific variation in conspecific-acquired marking prevalence among dusky dolphins (<i>Lagenorhynchus</i> <i>obscurus</i>)

2015· article· en· W2171295273 sur OpenAlexvenueno aff
Dara N. Orbach, Jane M. Packard, Sarah Piwetz, Bernd Würsig

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Geographic Society
Mots-clésBiologyDorsumZoologyDorsal finAgonistic behaviourCompetition (biology)AggressionEcologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite logistical challenges that limit direct observations of behavior for some species, physical scars can provide indirect evidence of aggression. Dusky dolphins (Lagenorhynchus obscurus (Gray, 1828)) off Kaikoura, New Zealand, derive most of the notches and scars on their dorsal fins from conspecifics. However, aggressive encounters have rarely been observed in this sexually monomorphic species. If injurious interactions are associated with intrasexual competition among males but not females, we predicted males would have more conspecific-acquired markings than females. High-quality dorsal fin photographs of dolphins of known sex (n = 79) were collected during boat-based surveys off Kaikoura. We measured three quantitative variables (notch height ratio, notch depth ratio, and dorsal fin rake direction) and one qualitative variable that scored the overall prevalence of markings (notches and scars). All four measures yielded consistent results. Males had significantly more conspecific-acquired markings than females. We reject the hypothesis that there is no difference between the sexes in marking prevalence. We propose that brief events of direct competition are missed by observers but recorded in accumulated patterns of conspecific-acquired markings that differ between the sexes.

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)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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