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Enregistrement W2752506915 · doi:10.1139/cjz-2016-0296

Overwintering Steller sea lion (<i>Eumetopias jubatus</i>) pup growth and behavior prior to weaning

2017· article· en· W2752506915 sur OpenAlexvenueno aff
M. J. Rehberg, Lorrie D. Rea, Carrie A. B. Eischens

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceAlaska Department of Fish and GameNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMassachusetts Department of Fish and Game
Mots-clésBiologyOverwinteringWeaningSea lionAnimal scienceForagingFisheryZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We measured individual growth, looked for evidence of weaning, and examined the interaction of these changes with diving behavior in young-of-year Steller sea lion (Eumetopias jubatus (Schreber, 1776)) pups in Alaska, USA, during their first winter. Steller sea lions employ an income breeding strategy, in which females provision their young over an individually variable period of months to years. Thus, we set out to identify whether these young sea lions showed evidence of weaning during the challenging winter months, describe the nature of their growth during this time, and examine their behaviors in light of these changes. Between 2005 and 2008, we captured 71 pups during early winter and recaptured 33 of these pups in early spring. Mark–resight and stable nitrogen isotope ratios in vibrissae indicated most pups remained nutritionally dependent on adult females throughout the winter. All pups increased both mass and lipid mass, with half of growth contributed by lipid mass. Changes in behavior were not correlated with growth excepting a weak but significant effect on rate of vertical travel. This study demonstrated that capture–recapture of Steller sea lion pups is possible, provided seasonal timing, locations, and age classes are carefully considered for their likelihood of capture success.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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