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Enregistrement W2329973727 · doi:10.1017/s0031182016000408

Negative covariance between parasite load and body condition in a population of feral horses

2016· article· en· W2329973727 sur OpenAlexaffabout
Lucie Debeffe, Philip D. McLoughlin, Sarah A. Medill, Kathrine Stewart, Daniel Andrés, Todd Shury, Brent Wagner, Emily Jenkins, John S. Gilleard, Jocelyn Poissant

Notice bibliographique

RevueParasitology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueHelminth infection and control
Établissements canadiensUniversity of CalgaryParks CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyParasite hostingPopulationCovarianceZoologyEcologyStatisticsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In wild and domestic animals, gastrointestinal parasites can have significant impacts on host development, condition, health, reproduction and longevity. Improving our understanding of the causes and consequences of individual-level variation in parasite load is therefore of prime interest. Here we investigated the relationship between strongyle fecal egg count (FEC) and body condition in a unique, naturalized population of horses that has never been exposed to anthelmintic drugs (Sable Island, Nova Scotia, Canada). We first quantified variation in FEC and condition for 447 individuals according to intrinsic (sex, age, reproductive status, social status) and extrinsic (group size, location, local density) variables. We then quantified the repeatability of measurements obtained over a field season and tested for covariance between FEC and condition. FECs were high relative to other horse populations (mean eggs per gram ± SD = 1543·28 ± 209·94). FECs generally decreased with age, were higher in lactating vs non-lactating females, and unexpectedly lower in males in some part of the island. FECs and condition were both spatially structured, with patterns depending on age, sex and reproductive status. FECs and condition were both repeatable. Most notably, FECs and condition were negatively correlated, especially in adult females.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations99
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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