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Enregistrement W4389560092 · doi:10.1101/2023.12.10.571007

Seasonal fluctuations in the bone microstructure of <i>Sciurus vulgaris fuscoater</i> humeri: a case study using phenomics on µCT-scans

2023· preprint· en· W4389560092 sur OpenAlexaff
Anneke H. van Heteren, A. Luft, Miklós Tóth, Jan Dewanckele, Mike Marsh, Jan De Beenhouwer

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensObject Research Systems (Canada)
Organismes subventionnairesUniversiteit Antwerpen
Mots-clésSciurusIntraspecific competitionBiologySeasonalitySubspeciesBadgerZoologyAnatomyEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sciurus vulgaris Linnaeus, 1758, the red squirrel, is a small, mostly arboreally living rodent, spread across the Palearctic. It is mostly vegetarian, feeding on plants, fungi and seeds, and is less active in the winter months, but does not hibernate. In this lateral study, the humeri of the subspecies Sciurus vulgaris fuscoater , the Central European red squirrel, were analysed to uncover potential intraspecific variation between individuals found in different seasons. The µCT-scans were obtained with a resolution of 26 microns. Five bone parameters were calculated and statistically evaluated with regards to seasonal variations: total volume, bone volume, endocortical surface, cortical thickness, and average trabecular thickness. Bone volume, trabecular thickness and endocortical thickness correlate with bone size, whereas cortical thickness does not. Seasonal differences were observed between the warmer summer and autumn months versus the colder winter and spring months for all parameters. We, speculatively, relate the observed seasonal variation to nutrient intake, notably calcium. These results offer a deeper understanding of intraindividual variation in red squirrels, that may be useful in further ecological, taxonomic, and paleontological research.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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