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Enregistrement W4244154702 · doi:10.7287/peerj.preprints.1196

Contemporary premature feather loss (PFL) among common tern chicks in Lake Ontario: the return of an enigmatic developmental anomaly

2015· preprint· en· W4244154702 sur OpenAlexaffabout
Jennifer M. Arnold, Donald J. Tyerman, Doug Crump, Kim L. Williams, Stephen A. Oswald

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBird parasitology and diseases
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaParks Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeatherSternaTernHirundoBiologyFledgeZoologyEcologyHatching

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In July 2014, we observed premature feather loss (PFL) among non-sibling, common tern Sterna hirundo chicks between 2 and 4 weeks of age at Gull Island in northern Lake Ontario, Canada. Rarely observed in wild birds, to our knowledge PFL has not been recorded in terns since 1974, despite the banding of tens of thousands of tern chicks across North America since then. The prevalence (5% of chicks) and extent of feather loss was more extreme than in previous reports but was not accompanied by other aberrant developmental or physical deformities. Complete feather loss from all body areas (wing, tail, head and body) occurred over a period of a few days but all affected chicks appeared vigorous and quickly began to grow replacement feathers. All but one (recovered dead and submitted for post-mortem) most likely fledged 10-20 days after normal fledging age. Secondary covert feather samples were collected from PFL chicks (n=6; including shed feathers and re-growing live feathers) and normal individuals (n=8; plucked live feathers) and were analyzed for corticosterone concentrations. There was striking temporal association between the onset of PFL and persistent strong southwesterly winds that caused extensive mixing of near-shore surface water with cool, deep lake waters. We found no evidence of feather dystrophy, concurrent developmental abnormalities or nutritional shortfall among affected chicks. Thus, the PFL we observed among common terns in 2014 was largely of unknown origin but may have been caused by unidentified pathogens or toxins welling up from these deep waters along the shoreline. PFL was not observed among common terns at Gull Island in 2015, although we did observe similar feather loss in a herring gull Larus argentatus chick in that year. Comparison with sporadic records of PFL in other seabirds suggests that PFL may be a rare, but non-specific response to a range of potential stressors. Its reemergence in penguins, and now gulls and terns, may indicate widespread environmental changes that could lead to health risks for birds and other wildlife.

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 enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,894

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,236 · 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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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