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Enregistrement W2246687307 · doi:10.1093/conphys/cov047

Faecal corticosterone metabolite concentrations are not a good predictor of habitat suitability for common gartersnakes

2015· article· en· W2246687307 sur OpenAlexafffund
William D. Halliday, Kathleen M. Gilmour, Gabriel Blouin‐Demers

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésHabitatBiologyEcologyPopulationAbundance (ecology)WildlifeReproductive success

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring habitat suitability is important in conservation and in wildlife management. Measuring the abundance or presence-absence of a species in various habitats is not sufficient to measure habitat suitability because these metrics can be poor predictors of population success. Therefore, having some measure of population success is essential in assessing habitat suitability, but estimating population success is difficult. Identifying suitable proxies for population success could thus be beneficial. We examined whether faecal corticosterone metabolite (fCM) concentrations could be used as a proxy for habitat suitability in common gartersnakes (Thamnophis sirtalis). We conducted a validation study and confirmed that fCM concentrations indeed reflect circulating corticosterone concentrations. We estimated abundance, reproductive output and growth rate of gartersnakes in field and in forest habitat and we also measured fCM concentrations of gartersnakes from these same habitats. Common gartersnakes were more abundant and had higher reproductive outputs and higher growth rates in field habitat than in forest habitat, but fCM concentrations did not differ between the same two habitats. Our results suggest either that fCM concentrations are not a useful metric of habitat suitability in common gartersnakes or that the difference in suitability between the two habitats was too small to induce changes in fCM concentrations. Incorporating fitness metrics in estimates of habitat suitability is important, but these metrics of fitness have to be sensitive enough to vary 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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