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Enregistrement W4280495914 · doi:10.1578/am.48.3.2022.234

Variability in Body Condition and Growth Rates for Rehabilitated Harbor Seal (Phoca vitulina) Pups

2022· article· en· W4280495914 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah J. Teman, Denise J. Greig, Sarah Wilkin, Joseph K. Gaydos

Notice bibliographique

RevueAquatic Mammals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhocaHarbor sealCondition indexBiologyBody weightWeaningSeal (emblem)MorphometricsAnimal scienceDemographyZoologyFisheryGeographyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the United States, Canada, and Europe harbor seal (Phoca vitulina) pups are commonly rehabilitated after stranding and then released. Size at release is likely important to post-release survival; however, data have not been compiled to track the body condition of rehabilitated harbor seals at release across the U.S. To better understand spatiotemporal variations in harbor seal morphometrics during rehabilitation and at release, this study retrospectively analyzed body conditions, weights, lengths, and growth rates of rehabilitated harbor seal pups in the U.S. Body condition index (BCI) was calculated, and weight and BCI were modeled regionally and temporally. There was significant variation in weight, length, BCI, and growth rate for rehabilitated and released seals between the East and West Coasts of the U.S. and among different years. Growth rates during rehabilitation were slower than reported for wild pups from birth to weaning. Length at release was not a strong predictor of weight. Because animals of similar weights can have different lengths, weight alone might not be the best criterion for pre-release body condition. A body condition score incorporating weight, length, and possibly other variables such as age or axillary girth could be more informative; however, data on post-release survival are needed to evaluate these options.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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