Development of an Ungulate Mammalian Hair Key
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We have created a dichotomous hair key to differentiate between adult and juvenile ungulates seen in summer wolf diets; however we would like to stress that this key can also be used for other large carnivore diets, as it has shown merit in the identification of cougar and coyote prey items. To our knowledge there is no mammalian hair key that is able to sufficiently differentiate between juvenile and adults of the major species in the North American Wolf’s (Canis lupus) diet, specifically, mule deer, white-tailed deer, elk, moose and bighorn sheep. We acquired juvenile hair samples starting at birth at bi-weekly to monthly intervals from various zoos, wildlife parks and rehabilitation centres over North America for all the major prey species except bighorn sheep. Main characters used to classify ungulate hair were basal scale margin distance, hair diameter and hair color. Scale margin distance and basal hair diameter was measured via a microscope ocular micrometer, with t-tests completed to assess differences between species. We were successful at differentiating between all juvenile ungulates, however juvenile deer species hair maybe very difficult to differentiate between and may only be accurately done with experience. Juvenile ungulate hair is usually smaller in diam- eter then the guard hair of adults and is more delicate in appearance. As observed in other study by De Marinis et al 2006, we too were able to differentiate juvenile ungulates by a scalloped medulla (Figure 1). We were able to distinguish juvenile moose by their ginger color appearance, large medial hair cuticle scales, and large basal hair diameter compared to other ungulate species (Figure 2). We also found the juvenile elk had smaller hair diameters then juvenile deer and appear less ridged compared to juvenile deer.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 découle