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Enregistrement W3024768801 · doi:10.3389/fmars.2020.00319

Causes of Mortality in a Harbor Seal (Phoca vitulina) Population at Equilibrium

2020· article· en· W3024768801 sur OpenAlexaff
Elizabeth A. Ashley, Jennifer K. Olson, Tessa E. Adler, Stephen Raverty, Eric M. Anderson, Steven Jeffries, Joseph K. Gaydos

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of TechnologyMinistry of AgricultureMinistry of Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhocaEmaciationHarbor sealPopulationMedicineMalnutritionBiologyZoologyEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The harbor seal (Phoca vitulina richardii) population in the Salish Sea has been at equilibrium since the mid-1990s. This stable population of marine mammals resides relatively close to shore near a large human population and offers a novel opportunity to evaluate whether disease acts in a density-dependent manner to limit population growth. We conducted a retrospective analysis of harbor seal stranding and necropsy findings in the San Juan Islands sub-population to assess age-related stranding trends and causes of mortality. Between January 1, 2002 and December 31, 2018, we detected 882 harbor seals that stranded and died in San Juan County and conducted necropsies on 244 of these animals to determine primary and contributing causes of death. Age-related seasonal patterns of stranded animals were evident, with pups found in the summer, weaned pups primarily recovered during fall, and adults and sub-adults recovered in summer and fall. Pups were the most vulnerable to mortality (64% of strandings). Pups predominantly died of nutritional causes (emaciation) (70%), whereas sub-adults and adults presented primarily with clinical signs and gross lesions of infectious disease (42%) and with non-anthropogenic trauma (27%). Primary causes of weaned pup mortality were distributed equally among nutritional, infectious, non-anthropogenic trauma, and anthropogenic trauma categories. Nutritional causes of mortality in pups were likely related to limitations in mid- and late-gestational maternal nutrition, post-partum mismothering, or maternal separation possibly related to human disturbance. Infectious causes were contributing factors in 33% of pups dying of nutritional causes (primarily emaciation–malnutrition syndrome), suggesting an interaction between poor nutritional condition and enhanced susceptibility to infectious diseases. Additional primary causes of harbor seal mortality were related to congenital disorders, predation, human interaction, and infections, including zoonotic and multidrug-resistant pathogens. Bottom-up nutritional limitations for pups, in part possibly related to human disturbance, as well as top-down predatory influences (likely under-represented through strandings) and infectious disease, are important regulators of population growth in this stable, recovered marine mammal population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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