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Enregistrement W4390587661 · doi:10.3354/meps14509

Multi-cusped postcanine teeth are associated with zooplankton feeding in phocid seals

2024· article· en· W4390587661 sur OpenAlexaff
U Ishihara, Nobuyuki Miyazaki, David J. Yurkowski, Yuuki Watanabe

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZooplanktonBiologyZoologyFisheryOceanographyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tooth morphologies often reflect diet in animals. Among marine mammals, a well-known example is the krill-feeding crabeater seal Lobodon carcinophaga, in which complex, comb-like postcanine teeth function as a sieve by retaining krill inside the mouth while expelling water. However, information on tooth morphology and function is scarce for other seal species. A recent bio-logging study found that Baikal seals Pusa sibirica feed on tiny pelagic amphipods at remarkably high rates with highly multi-cusped postcanine teeth, highlighting the need for comparative analyses on tooth morphologies and diets in phocid seals. Here, we quantified postcanine tooth morphology for 13 seal species based on museum skull specimens, with a particular focus on Baikal seals and their related species (genera Pusa and Phoca). Pusa species, including Baikal seals, had more specialized multi-cusped postcanine teeth than Phoca species, reflecting higher zooplankton proportions in their diets. Postcanine teeth of Baikal seals exhibited the highest degree of specialization among Pusa, even when the effect of age-related wear was controlled for. This result agrees with the highest zooplankton preference in this species. Further, we found a strong positive correlation between the degree of specialization in postcanine teeth and zooplankton reliance across phocid seal species. Our findings indicate that the functional role of multi-cusped postcanine teeth as a sieve is not limited to crabeater seals but prevails in many phocid seals feeding on zooplankton.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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