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Enregistrement W3013693867 · doi:10.1139/cjz-2018-0270

Taxonomy and distribution of bottlenose dolphins (genus <i>Tursiops</i>) in Australian waters: an osteological clarification

2020· article· en· W3013693867 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBottlenose dolphinOsteologyRostrumMorphometricsTaxonomy (biology)Cetacea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species relationships in the bottlenose dolphin (genus Tursiops Gervais, 1855) are controversial. We carried out a comprehensive osteological study of 264 skulls, including type specimens, and 90 postcranial skeletons of Tursiops spp. to address taxonomic uncertainties in Australia using two-dimensional (2D) measurements, and three-dimensional geometric morphometrics (3DGM), tooth and vertebral counts, and categorical data. Analyses provided support for the presence of two forms, aligned to the Indo-Pacific bottlenose dolphin (Tursiops aduncus (Ehrenberg, 1832)) and the common bottlenose dolphin (Tursiops truncatus (Montagu, 1821)), including type specimens. The Burrunan dolphin (Tursiops australis Charlton-Robb, Gershwin, Thompson, Austin, Owen and McKechnie, 2011) fell well within T. truncatus for both 2D and 3DGM methods. Thirteen Tursiops spp. specimens, no T. australis specimens, were of intermediate size (2D) and could not be assigned to either species. For 3DGM data, there was a strong allometric influence and few non-allometric differences between species. Length and width of the cranium and rostrum were important discriminating variables. Tursiops aduncus was smaller, had more teeth, fewer vertebrae, and more erosion on the pterygoids and frontals than T. truncatus. Overall cranium shape was round in T. aduncus and angular in T. truncatus. Skull length of T. aduncus was smaller in low than in high latitudes. This study highlights the importance of large sample size, multiple analytical methods, and extensive geographical coverage when undertaking taxonomic studies.

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)0,001
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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