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Enregistrement W2337573832 · doi:10.1002/oa.2528

Body Mass Estimates in Dogs and North American Gray Wolves Using Limb Element Dimensions

2016· article· en· W2337573832 sur OpenAlex
Robert J. Losey, Kira McLachlin, Tatiana Nomokonova, Katherine J Latham, Lesley Harrington

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Osteoarchaeology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNational Museum of Natural HistoryUniversity of FloridaSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of AlbertaFlorida Museum of Natural HistorySmithsonian Institution
Mots-clésJuvenileRegressionSkullRegression analysisAllometryStatisticsBiologyAnatomyMathematicsPaleontologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Body mass is a key biometric that is useful in interpreting many aspects of an animal's life history. For many species, including dogs and wolves, methods for estimating body mass are not well developed. This paper assesses the utility of using limb dimensions to predict body mass in dogs and North American wolves. Regression analyses are utilized here to explore the correlations between limb dimensions and body masses of modern dogs and wolves, all of known body mass at death. These analyses reveal that a number of limb end dimensions are correlated with body mass in both dogs and wolves. Regression formulae generated through the analyses appear to allow body masses to be predicted with relatively small margins of error, often less than 10%. Formulae are calculated for groups with and without juveniles. In some cases, the dimensions of the juvenile specimens plot distinctly from those of adults, indicating that regression formulae specifically for juvenile canids may be needed. The strength of the limb dimension correlations is then compared with that of regression formulae for dog and wolf cranio-mandibular dimensions. For the dogs, the cranio-mandibular dimensions appear to slightly out-perform the limb element dimensions in predicting body mass. The wolf limb dimensions, however, always appear to provide better predictions of body mass than do the skull dimensions. The newly developed regression formulae are applied to several Middle Holocene dog skeletons from Siberia for which previous body mass estimates are available, the latter based on cranial dimensions. These two sets of estimates are then compared. The overall results of our study indicate the need for further research, particularly with larger sample sizes, including more juvenile specimens. We also argue that work on body size estimation in single dog breeds may be warranted in some cases. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,320

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,328 · 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