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Enregistrement W4392197194 · doi:10.1111/mms.13114

Effects of external tags on maternal postpartum, offspring body mass and breeding frequency in gray seals <i>Halichoerus grypus</i>

2024· article· en· W4392197194 sur OpenAlexafffundabout
Charity C. Justrabo, Cornelia E. den Heyer, W. Don Bowen, Damian C. Lidgard

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans CanadaUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks Canada
Mots-clésOffspringWeaningReproductionBiologySeasonal breederNova scotiaAnimal scienceDemographyEcologyGeographyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Few studies have examined the impacts of externally fitted data‐loggers and telemetry tags on pinnipeds. We tested for instrument effects on body mass of lactating female gray seals and their offspring and probability of pupping in the next breeding season. Known‐age adult females ( n = 216) were fitted with instruments in winter, spring, and fall from 1992 to 2018 at Sable Island, Nova Scotia. Of those tagged in spring and fall, 61 of 135 returning females and 59 of their offspring were weighed within 5 days postpartum and 79 pups were weighed at weaning. Instrumented females were assigned to treatments based on tag frontal area sums, tag mass, deployment duration, and acoustic tag presence compared to control females without instruments using linear mixed‐effects models. None of the treatment effects were included in the preferred models predicting birth mass of offspring or probability of breeding in the following year. The small negative effect (−3% to −7%) on postpartum maternal mass and pup weaning mass (−4.7%) for females instrumented in fall may be an artifact as longer spring deployments showed no effect. Overall, we found that the instruments deployed had no detectable negative effects on the maternal and offspring variables measured.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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