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Enregistrement W2972647796 · doi:10.1139/cjz-2018-0329

A re-examination of the relationship between Steller sea lion (<i>Eumetopias jubatus</i>) diet and population trend using data from the Aleutian Islands

2019· article· en· W2972647796 sur OpenAlexvenueno aff
L. Fritz, Brian Brost, Edward A. Laman, Katie Luxa, K. Sweeney, John M. Thomason, Dominic Tollit, W. Allan Walker, Tonya Zeppelin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries Service
Mots-clésGroundfishBiologyForagingPredationPopulationFisheryEcologyAbundance (ecology)Marine mammalGeographyDemographyFisheries managementFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prey diversity and energy density have been linked to each other and to population trends in many studies of bird and mammal diets. We re-examined these relationships in Steller sea lions (Eumetopias jubatus (Schreber, 1776)) using data collected from the Aleutian Islands, where there has been a strong longitudinal gradient in population trend. Diet diversity and energy density metrics were similar in the western Aleutians, where sea lion counts declined consistently, and in the easternmost Aleutian area, where population trends improved significantly. We compared traditional deterministic diet diversity metrics with diversity scores based on an occupancy model that accounts for differences in sample size and uncertainty in prey group detection. This analysis indicated that there was no significant change in diet diversity over the 23-year study period or any significant differences across the Aleutian Islands. These results are consistent with prey abundance data from nine groundfish bottom trawl surveys conducted over the same period. While diet studies detail what Steller sea lions eat and provide an estimate of their energy intake, they provide only limited information on the energy expended to obtain their food or the consequences of their diet and foraging ecology on individual or population fitness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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