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Enregistrement W4393863158 · doi:10.1126/sciadv.adm6755

The ratting of North America: A 350-year retrospective on <i>Rattus</i> species compositions and competition

2024· article· en· W4393863158 sur OpenAlexaff
Eric Guiry, Ryan Kennedy, David Orton, Philip Armitage, John R. Bratten, Charles Dagneau, Shannon Lee Dawdy, Susan D. deFrance, Barry C. Gaulton, David Givens, Olivia Hall, A Laberge, Michael Lavin, Henry M. Miller, Mary F. Minkoff, Tatiana Niculescu, Stéphane Noël, Barnet Pavão-Zuckerman, Leah Stricker, Matt Teeter, Martin Welker, Jennifer Wilkoski, Paul Szpak, Michael Buckley

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du QuébecMemorial University of NewfoundlandParks CanadaTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)GeographyZoologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) rats on human society are well documented-including the spread of disease, broad-scale environmental destruction, and billions spent annually on animal control-little is known about their ecology and behavior in urban areas due to the challenges of studying animals in city environments. We use isotopic and ZooMS analysis of archaeological (1550s-1900 CE) rat remains from eastern North America to provide a large-scale framework for species arrival, interspecific competition, and dietary ecology. Brown rats arrived earlier than expected and rapidly outcompeted black rats in coastal urban areas. This replacement happened despite evidence that the two species occupy different trophic positions. Findings include the earliest molecularly confirmed brown rat in the Americas and show a deep ecological structure to how rats exploit human-structured areas, with implications for understanding urban zoonosis, rat management, and ecosystem planning as well as broader themes of rat dispersal, phylogeny, evolutionary ecology, and climate impacts.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,004
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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