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Enregistrement W4322773485 · doi:10.3389/fevo.2023.1083045

The effect of dietary niacin deficiency on reproduction of European brown hares: An experimental study

2023· article· en· W4322773485 sur OpenAlexaff
Aldin Selimovic, Mathilde L. Tissier, Gabrielle Stalder, Johanna Painer‐Gigler, Anna Haw, Hanna Rauch, Walter Arnold

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensBishop's University
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Kultur
Mots-clésNiacinBiologyWeaningReproductionAnimal sciencePopulationPelletEcologyEndocrinologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large plots of maize in agricultural landscapes are associated with reduced reproductive output of females and impaired population development of free-living populations of European brown hares (Lepus europaeus, Pallas 1778). We investigated in captive brown hares experimentally whether these effects could result from an undersupply of niacin due to a suspected maize-biased diet in such areas. We repeatedly mated adult female hares, fed ad libitum either with a niacin deficient pellet mainly consisting of maize plant parts, or with the same pellet enriched with niacin to meet physiological requirements. We measured effects of the experimental feeding on body mass of females, reproductive output, growth and survival of leverets. We found significantly higher body mass of females fed the control pellet, and faster body mass gain of their leverets until standardized weaning. We found no significant difference between niacin deficient and control diet groups in reproductive output of females and survival rates of leverets. Our results show that even a diet severely depauperate of niacin affects reproductive success of female brown hares only slightly, presumably because of sufficient conversion of tryptophan to niacin, or of additional supply of niacin by caecal microorganism.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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