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Enregistrement W3188461202 · doi:10.1111/mms.12855

Body condition index in beluga whale (<scp><i>Delphinapterus leucas</i></scp>) carcasses derived from morphometric measurements

2021· article· en· W3188461202 sur OpenAlexafffund
Sylvain Larrat, Stéphane Lair

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaCanadian Wildlife Health CooperativeParks Canada
Mots-clésBeluga WhaleBelugaLeucasCetaceaCondition indexFisheryBiologyWhaleBody mass indexZoologyEcologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conservation efforts of the beluga whale ( Delphinapterus leucas ) of the St. Lawrence estuary include a mortality surveillance program which has the objective of documenting the causes of mortality. The evaluation of the animal's body condition is a key component in the diagnostic process. There is currently no consensual method to measure or calculate body condition indices in beluga whales. Morphological measurements recorded during necropsy were used to design a scaled mass body condition index that was compared to currently used visual evaluation, and to alternative morphological indices. Beluga whales were separated into two size‐based groups. The scaled mass index was well correlated with analog‐visual‐scale derived scores in beluga whale &gt;290 cm, but not in animals &lt;290 cm. Both methods showed almost perfect agreement regarding the categorization of carcasses belonging to the first quartiles. The alternative indices that were best correlated with the scaled mass index were those calculated using the sacral circumference and the ventral adipose thickness in animals &lt;290 cm and the epaxial muscle mass and maximum circumference in beluga whales &gt;290 cm. These scaled indices could provide objective tools to evaluate body condition of stranded beluga whales.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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