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Enregistrement W4367172186 · doi:10.1016/j.zool.2023.126093

Effects of weather and social factors on hormone levels in the European badger (Meles meles)

2023· article· en· W4367172186 sur OpenAlexaff
NA Sugianto, Chris Newman, DW Macdonald, CD Buesching

Notice bibliographique

RevueZoology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaNova Scotia Department of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBadgerMelesBiologySeasonal breederTestosterone (patch)PopulationEcologyContext (archaeology)ZoologySexual selectionDemographyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animals in the wild continually experience changes in environmental and social conditions, which they respond to with behavioural, physiological and morphological adaptations related to individual phenotypic quality. During unfavourable environmental conditions, reproduction can be traded-off against self-maintenance, mediated through changes in reproductive hormone levels. Using the European badger (Meles meles) as a model species, we examine how testosterone in males and oestrogens in females respond to marked deviations in weather from the long-term mean (rainfall and temperature, where badger earthworm food supply is weather dependent), and to social factors (number of adult males and females per social group and total adults in the population), in relation to age, weight and head-body length. Across seasons, testosterone levels correlated postively with body weight and rainfall variability, whereas oestrone correlated positively with population density, but negatively with temperature variability. Restricting analyses to the mating season (spring), heavier males had higher testosterone levels and longer females had higher oestradiol levels. Spring oestrone levels were lower when temperatures were above normal. That we see these effects for this generally adaptive species with a broad bioclimatic niche serves to highlight that climatic effects (especially with the threat of anthropogenic climate change) on reproductive physiology warrant careful attention in a conservation context.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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