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Enregistrement W4220755907 · doi:10.1139/cjz-2022-0004

Assessing supernumerary root occurrence as a possible adaptation enhancing teeth performance in Mediterranean deer populations

2022· article· en· W4220755907 sur OpenAlexvenueno aff
Araceli Gort‐Esteve, Joan Lluís Riera, Jordi Ruiz‐Olmo, Rafael Carrasco, Amanda García del Rincón, Concepción Azorit

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundJunta de AndalucíaGeneralitat de Catalunya
Mots-clésBiologyDeciduousSupernumeraryCervusEcologyZoologyPermanent teethRange (aeronautics)Deciduous teethAnatomyDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teeth root morphology and integrity are essential to provide appropriate attachment, allowing for continuous and functional movement, with implications for adequate food processing, animal performance, and longevity. We studied the occurrence of supernumerary roots in mandibular molariform teeth of red deer ( Cervus elaphus Linnaeus, 1758) from seven separate populations spanning a range of latitudes in the Iberian Peninsula. We analyzed the influence of several factors, including sex, origin (native vs. reintroduced), lineage, and habitat, to assess extra root prevalence variations. The highest prevalence in deciduous teeth was found in pm3 (14%) and in permanent teeth in M1 (3%). We found significant differences between areas, lineages, and soil type; however, no significant relationships were found with the origin or the sex of individuals. We speculate that the high prevalence of supernumerary roots in M1 might be related to increased wear in grazers. Furthermore, we suggest that this high prevalence in deciduous teeth might be associated with a hard diet, dry climatic conditions, and a harsh weaning period, which indicate that supernumerary roots might have an adaptive value.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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