Why does home range size predict captive Carnivora welfare
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Zoos and sanctuaries currently house all 286 species of order Carnivora. Here, some respond well to these captive conditions, while other species are prone to high levels of stereotypic behaviour (SB; mainly route-tracing), and high rates of infant mortality. To understand why, we built on and replicated previous research (Kroshko et al. 2016 in Animal Behaviour) by updating a SB database to cover 1960-2016 inclusive; this now contained data from 2337 individuals across 57 Carnivora species, for 28 of which data were available from 5 or more subjects. Using phylogenetic generalized least square regressions and 21 species with natural home range size (HRS) data, we analyzed the effect of HRS on a species’ median time spent performing SB. Like Kroshko et al., our analyses showed that wide-ranging species spent more time route-tracing (P= 0.042, F2,18=2.351). More data are currently being collected and analyzed to address two new questions. First, are any potential determinants of natural HRS (e.g. metabolic rates, population density, population group size, and territoriality) better at predicting route-tracing SB than natural HRS is? If yes, these variables could help better identify those species that are best suited for captive life. Second, are any potential consequences of a wide-ranging lifestyle (e.g. having long daily travel distances, small day range to annual range ratios, and large hippocampal volumes) better predictors of route-tracing SB than natural HRS? If yes, then these variables could help inspire new, effective, evidence-based enrichments for preventing or reducing carnivore SB.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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