Relationship between nutritional condition and causes of death in beluga whales Delphinapterus leucas from the St. Lawrence estuary, Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Carcasses of endangered beluga whales Delphinapterus leucas from the St. Lawrence Estuary, Canada, have been examined consistently since 1983 to determine causes of death. The objective of this study is to compare the nutritional condition of belugas that died of different causes. Previously published categories of death were refined to discriminate acute from chronic pathological processes. Bayesian linear models were used to predict cause of death from the scaled mass index (SMI). Causes of death were as follows: 'bacterial diseases', 'verminous pneumonia', 'toxoplasmosis', 'other parasitic diseases', 'other infectious diseases', 'trauma-entrapment', 'other noninfectious diseases', 'dystocia-postpartum complications', 'neonatal mortality', 'cancer', 'primary starvation' and 'undetermined'. The models predicted a lower nutritional condition for the 'neonatal mortality' in belugas <290 cm in length and for 'primary starvation' and 'verminous pneumonia' categories for belugas ≥290 cm. Belugas that died from 'dystocia-postpartum complications' or from 'undetermined causes' had a higher-than-average SMI. Animals in the 'trauma-entrapment' category did not exhibit the highest nutritional condition, which was unexpected since individuals that died from trauma or entrapment are often used as references for optimal nutritional condition in other cetacean populations. Females that died from dystocia and postpartum complications were in similar nutritional condition as females dead from other causes during, or shortly after, pregnancy. This suggests that these females are not obese, ruling out a possible cause of dystocia. Although studying dead animals biases results toward low nutritional condition, our findings support the link between chronic pathological processes and poorer nutritional condition in belugas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».