MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2793064672 · doi:10.1111/jzo.12551

Retrospectively analysing condition in historical samples of birds

2018· article· en· W2793064672 sur OpenAlexafffund
Anders Pape Møller, Karsten Laursen, Keith A. Hobson

Notice bibliographique

RevueJournal of Zoology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaWestern University
Organismes subventionnairesEnvironment Canada15. Juni Fonden
Mots-clésBiologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large amounts of nitrogen are used as fertilizer across the globe annually exceeding 100 million metric tons, with consequences for primary productivity and effects at higher trophic levels. We measured δ 15 N values in feathers from samples of eiders Somateria mollissima wintering on the Danish coast in 2014‐2016 and a century ago, using museum specimens. Blue mussels Mytilus edulis are filter feeders relying on phytoplankton as food and they constitute the main diet of eiders. Feather δ 15 N increased by 40% during the past century reflecting increased terrestrial runoff of N through agricultural use of fertilizer, in turn supporting increased primary production in shallow coastal systems. This increase in δ 15 N was associated with an increase in body mass and longer duration of moult. However, there was a recent decrease in the quality of feathers as reflected by more fault bars and a higher degree of feather wear suggesting that longer duration of moult comes at a cost in terms of poorer feather quality. These findings imply that terrestrial nitrogen subsidies to coastal marine systems from anthropogenic sources has profound effects on species such as the eider as revealed by the effects on body condition and plumage quality and hence the ability to fly and dive.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of ZoologyMême sujetIsotope Analysis in EcologyTravaux en français237 207