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Enregistrement W2804935933 · doi:10.1038/s41598-018-25847-1

Wildfire smoke impacts activity and energetics of wild Bornean orangutans

2018· article· en· W2804935933 sur OpenAlexaff
Wendy M. Erb, Elizabeth J. Barrow, Alexandra N. Hofner, Sri Utami, Erin R. Vogel

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan TinggiLembaga Ilmu Pengetahuan IndonesiaUniversitas NasionalUnited States Agency for International Development
Mots-clésEnergeticsSmokeEcologyGeographyZoologyBiologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Indonesia’s peatlands experience frequent and intense wildfires, producing hazardous smoke with consequences for human health, yet there is a lack of research into adverse effects on wildlife. We evaluated the effects of smoke on the activity and energy balance of Bornean orangutans (Pongo pygmaeus wurmbii) in a peat swamp forest at the Tuanan Research Station, Central Kalimantan. We collected behavioural data and urine samples from four adult flanged males before, during, and after wildfires between March 2015 and January 2016. During fires, particulate matter (PM10) concentrations were hazardous. Orangutans increased rest time during and after the smoke period, and decreased travel time and distance and increased fat catabolism post-smoke. The increase in post-smoke ketones was not related to changes in caloric intake and was likely due to an increase in energy expenditure, possibly related to immune response. Results show that wildfire smoke negatively affects orangutan condition, and sustained research is needed to assess the magnitude of the threat to the long-term viability of this Critically Endangered 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)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations48
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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