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Enregistrement W2807044151 · doi:10.1139/cjz-2017-0329

Body condition of American Black Ducks (<i>Anas rubripes</i>) wintering in Atlantic Canada using carcass composition and a scaled mass index

2018· article· en· W2807044151 sur OpenAlexafffundvenueabout
Matthew D. English, Gregory J. Robertson, Liam E. Peck, Donald Pirie-Hay, Sheena Roul, Mark L. Mallory

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaAcadia University
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésAnasWaterfowlBiologyEcologyPopulationRange (aeronautics)FisheryAnimal scienceDemographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Body condition is commonly used in ecology to assess the physiological health of an organism or population and can be used to predict individual survival or breeding success. Waterfowl have been the focus of much research on body condition, and we studied body condition via carcass composition and using a scaled mass index (SMI) in American Black Ducks (Anas rubripes Brewster, 1902) wintering in coastal, agricultural, and urban areas of Atlantic Canada. Carcass composition varied between sexes and body mass decreased through winter as fat reserves depleted. Carcass composition was compared with American Black Ducks wintering in the United States, and American Black Ducks wintering in Atlantic Canada were structurally smaller yet proportionally fatter than those wintering in the United States, likely as a mechanism to survive Atlantic Canada’s harsher winters. SMI did not differ between coastal, agricultural, or urban American Black Ducks, indicating that despite known differences in the diets of the Black Ducks from these three areas, they can maintain similar body conditions capable of surviving the winter. We show that the SMI is a nondestructive alternative to study body condition in waterfowl. Our research highlights the adaptability and hardiness of American Black Ducks at the northern limit of their winter range.

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 enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,777

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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