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Enregistrement W3196649065 · doi:10.1139/cjz-2021-0057

Seasonal patterns in nutritional condition of caribou (<i>Rangifer tarandus</i>) in the southern Northwest Territories and northeastern British Columbia, Canada

2021· article· en· W3196649065 sur OpenAlexaffvenueabout
John G. Cook, Allicia Kelly, Rachel C. Cook, Brad Culling, Diane Culling, Ashley McLaren, Nicholas C. Larter, Megan Watters

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinistry of ForestsMinistry of Natural Resources and ForestryNexus Clinical Research (Canada)Government of Northwest Territories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUngulateBiologyBorealWildlifeAnimal scienceSeasonalityEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluating nutritional condition provides insights of nutritional influences on wildlife populations. We sampled three measures of condition — body fat, body mass, and loin thickness — of adult female caribou (Rangifer tarandus (Linnaeus, 1758)) in boreal settings in the Northwest Territories (NT), Canada, in December and March, 2016–2018, and in mountain and boreal settings in British Columbia (BC), Canada, in December and February, 2014–2015. We evaluated the effect of calf-rearing on condition in December, compared influences of summer–autumn versus winter on condition over winter, and developed an annual profile of nutritional condition with estimates from caribou dying in summer. Mean December body fat was 8.4% in females with calves and 11.4% in females without calves, demonstrating the influence of lactation on condition. Over winter, nutritional condition did not decline in northeastern BC and it declined slightly in NT: body fat by 0.55 percentage points, mass by 2.8 kg, and loin thickness did not change. Body fat peaked in December, changed little over winter, but declined to a minimum by early summer, temporally coinciding with elevated rates of adult female mortality. Consistent with those of other ungulate studies worldwide, our findings suggest a need to focus on nutritional limitations operating in late spring through early autumn.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,047

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,162 · 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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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