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Enregistrement W4289132607 · doi:10.1002/ece3.9127

Performance of wild animals with “broken” traits: Movement patterns in nature of moose with leg injuries

2022· article· en· W4289132607 sur OpenAlexafffundabout
Andrew P. Hendry, Cedar A. Hendry, Aspen S. Hendry, Heather L. Roffey, Michael A. Hendry

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyEcologyNatural selectionPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organismal traits are presumed to be well suited for performance in the tasks required for survival, growth, and reproduction. Major injuries to such traits should therefore compromise performance and prevent success in the natural world; yet some injured animals can survive for long periods of time and contribute to future generations. We here examine 3 years of camera trap observations along a remote trail through old-growth forest in northern British Columbia, Canada. The most common observations were of moose (2966), wolves (476), and brown bears (224). The moose overwhelmingly moved in one direction along the trail in the late fall and early winter and in the other direction in the spring. This movement was clustered/contagious, with days on which many moose traveled often being interspersed with days on which few moose traveled. On the video recordings, we identified 12 injured moose, representing 1.4% of all moose observations. Seven injuries were to the carpus, three were to the antebrachium, and two were to the tarsus-and they are hypothesized to reflect damage to ligaments, tendons, and perhaps bones. The injured moose were limping in all cases, sometimes severely; and yet they did not differ noticeably from uninjured moose in the direction, date, contagiousness, or speed of movement along the trail. We discuss the potential relevance of these findings for the action of natural selection in the evolution of organismal traits important for performance.

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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,154

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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