An integrative and multi-indicator approach for wildlife health applied to an endangered caribou herd
Notice bibliographique
Résumé
Assessing wildlife health in remote regions requires a multi-faceted approach, which commonly involves convenient samplings and the need of identifying and targeting relevant and informative indicators. We applied a novel wildlife health framework and critically assessed the value of different indicators for understanding the health status and trends of an endangered tundra caribou population. Samples and data from the Dolphin and Union caribou herd were obtained between 2015 and 2021, from community-based surveillance programs and from captured animals. We documented and categorized indicators into health determinants (infectious diseases and trace elements), processes (cortisol, pathology), and health outcomes (pregnancy and body condition). During a recent period of steep population decline, our results indicated a relatively good body condition and pregnancy rates, and decreasing levels of stress, along with a low adult cow survival. We detected multiple factors as potential contributors to the reduced survival, including Brucella suis biovar 4, Erysipelothrix rhusiopathiae and lower hair trace minerals. These results remark the need of targeted studies to improve detection and investigations on caribou mortalities. We also identified differences in health indicators between captured and hunter sampled caribou, highlighting the importance of accounting for sampling biases. This integrative approach that drew on multiple data sources has provided unprecedented knowledge on the health in this herd and highlights the value of documenting individual animal health to understand causes of wildlife declines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».