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Enregistrement W2784788646 · doi:10.1139/cjz-2017-0243

Comparative bite force in two syntopic murids (Rodentia) suggests lack of competition for food resources

2018· article· en· W2784788646 sur OpenAlexvenueno aff
Samuel Ginot, Camille Le Noëne, Jacques Cassaing

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésApodemusBiologyWood mouseBite force quotientCompetition (biology)RodentSexual dimorphismZoologyMediterranean climateNiche differentiationEcologyNiche

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Closely related syntopic species have been shown to avoid competition by differentiating in the type of food they process. This can be achieved by changes in size or in the masticatory apparatus that produce modifications in bite force. The wood mouse (Apodemus sylvaticus (Linnaeus, 1758)) and Western Mediterranean mouse (Mus spretus Lataste, 1883) are two murid rodent species found in syntopy in the south of France. We measured bite force in wild specimens of both species to test for differences in performance. Despite its greater body mass, the wood mouse showed only slightly higher bite force than the Western Mediterranean mouse. We found no clear sexual dimorphism in either species; however, among the males of the Western Mediterranean mouse, two groups appeared in terms of bite force. This bite force difference may correspond to a hierarchical organization of these males. Overall, it seems that both species have similar bite forces and accordingly overlap in the resources they use. Other factors may exist that create a niche differentiation between the wood mouse and the Western Mediterranean mouse. Another explanation may be a great abundance of food, which would cancel competition for this resource in these species.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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