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Enregistrement W2571117895 · doi:10.1093/icesjms/fsw237

Growth and condition in harp seals: evidence of density-dependent and density-independent influences

2016· article· en· W2571117895 sur OpenAlexaff
Mary Hammill, Caroline Sauvé

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductionPopulationForagingCompetition (biology)Density dependenceJuvenileIntraspecific competitionBiologyEcologyGeographyEnvironmental scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Life history theory predicts that resource competition increases as a population increases, leading to changes in life history traits such as growth, survival, and reproduction. The Northwest Atlantic (NWA) harp seal population has increased from a low of 1.1 million animals in 1971 to over 7 million animals in 2014. Given this 7-fold increase in abundance, we hypothesized that density-dependent regulation might be reflected by changes in body growth. Gompertz curves fitted to size at age data for harp seals collected in the Gulf of St Lawrence over a 40 year period show a decline in female asymptotic length and mass. Body mass and condition were negatively related to reproductive rates the previous year, while a quadratic relationship (‘inverse u’) was observed between body measures and the ratio of the March:April first year ice cover, a measure of ice breakup. Condition was also negatively related to January ice cover. At high densities, reproduction is likely to be relatively more expensive for Northwest Atlantic harp seals, underlining the importance of females being able to access high energy food during the winter foraging period to build-up condition prior to pupping. A complex relationship between condition and the timing of ice-breakup likely reflects the influence of the timing of ice retreat on food resources and hence female ability to rebuild energy stores prior to moulting.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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