Testing for a predicted decrease in body size in brown bears (<i>Ursus</i> <i>arctos</i>) based on a historical shift in diet
Notice bibliographique
Résumé
A recent study found a historical decline in the proportion of meat in the diet of brown bears (Ursus arctos L., 1758) in the Hokkaido Islands, Japan. Because feeding habits are strongly correlated with the body size of animals, the shift in diet should have led to a decrease in the size of these bears. To predict the effects of this dietary shift on the skeletal size in bears, we correlated the femur length in Hokkaido brown bears with the carbon and nitrogen stable isotope values from bone samples and predicted the historical change in their body size. The variation in the femur lengths of the male and female subpopulations was positively correlated with their δ15N values, but not with their δ13C values, and the explanatory power of the constructed model was higher in males than in females. Based on the model and the δ15N values for historic and modern bears, the skeletal size of bear subpopulations in eastern Hokkaido was estimated to have decreased by 10%–18% for males and 8%–9% for females. Our results suggest that a historical dietary shift caused the decrease in the size of the Hokkaido brown bears.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».