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Enregistrement W3124516823 · doi:10.1139/cjz-2020-0145

Flatfish may be underestimated in the diet of gray seals (<i>Halichoerus grypus</i>)

2021· article· en· W3124516823 sur OpenAlexvenueno aff
Michelle N. Dufault, Zachary H. Olson, Dominique Mellone, Kelly Flanders, Kathryn A. Ono

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlatfishBiologyFisheryPredationPopulationOtolithCarchariasSeal (emblem)ZoologyEcologyFish <Actinopterygii>JuvenileGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The United States east coast population of the gray seal (Halichoerus grypus (Fabricius, 1791)) was once hunted to near extirpation, but the population has since rebounded due to protection by the Marine Mammal Protection Act of 1972. Although this population growth is seen as a success by conservationists, others are concerned about the economic and ecological impact of gray seals on New England fisheries. The study objective was to quantify flatfish presence in the diet of gray seals using an analysis of prey DNA in seal scat (molecular scatology). This may reduce a potential bias in other diet analysis methods since flatfish may not be swallowed whole, and therefore, their identifying otoliths may not be present. Scats were collected from Muskeget and Monomoy islands off Cape Cod, Massachusetts, USA, in 2016, 2017, and 2018 and analyzed for flatfish presence using species-specific polymerase chain reaction (PCR) assays and a hard parts analysis using otoliths. Frequency of occurrence for flatfish species from DNA was higher than estimated in previous literature on gray seal diet and a concurrent otolith analysis of the same samples, suggesting that previous analyses may have potentially underestimated the importance of flatfish in the diet.

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)0,002
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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