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Enregistrement W4407829725 · doi:10.1002/ece3.71020

Qiviut Trace and Macro Element Profile Reflects Muskox Population Trends

2025· article· en· W4407829725 sur OpenAlexafffund
Eleanor R. Dickinson, Jesper Bruun Mosbacher, Colleen Arnison, Kimberlee B. Beckmen, Steeve D. Côté, Juliette Di Francesco, Sophia V. Hansson, Elham Zeini Jahromi, David W. Kinniburgh, Gaël Le Roux, Lisa‐Marie Leclerc, Fabien Mavrot, Niels Martin Schmidt, Michael J. Suitor, Joëlle Taillon, Matilde Tomaselli, Susan Kutz

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsCegep de Saint HyacintheGovernment of NunavutUniversité LavalUniversité de MontréalYukon Department of EnvironmentParks CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHartmann FondenCarlsbergfondetAarhus UniversitetPolar Knowledge CanadaParks CanadaMinistère des Forêts, de la Faune et des ParcsAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMacroTrace elementTRACE (psycholinguistics)Element (criminal law)PopulationGeographyArchaeologyComputer scienceGeologyDemographySociologyGeochemistryPolitical sciencePhilosophyLinguisticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Understanding the drivers influencing ungulate population dynamics is crucial for developing conservation and management strategies to support wildlife health. Trace and macro elements are vital for ungulate growth, reproduction and survival. Thus, the trajectory of wildlife populations may be associated with element imbalances. Element concentrations can be measured in hair, an increasingly recognised bio‐monitoring tool. However, a better understanding of the relevance for wild ungulate population dynamics is needed. This study aimed to assess if element profiles in hair reflected the population trajectory of a keystone Arctic ungulate, muskox Ovibos moschatus, and whether benchmarks could be defined for element concentrations to assess population status. We measured qiviut (hair) element concentrations of 11 muskox populations ranging across northern America, including Greenland, and evaluated the association between element concentrations and different population trajectories. Seven trace and macro elements differentiated increasing populations from declining and stable populations using linear discriminant analysis. In general, copper, selenium, iron, manganese and cobalt tended to be at higher concentrations in increasing populations, whereas zinc and calcium were generally at lower concentrations in these populations, though variations were observed among populations. Benchmarks were defined for copper, selenium and iron, indicating populations were more likely to decline below a threshold concentration of these elements (‘limit’) and increase above a threshold concentration (‘target’). ‘Limit’ benchmarks were defined for zinc and calcium where populations were more likely to be increasing below this threshold value. Hair element profiles are a useful indicator of population trajectory in wild ungulate populations. Identified benchmarks can be used to assess population status, complementing ongoing but irregular and expensive monitoring efforts like population surveys, while trace element concentrations can provide insights into the mechanisms driving population change. Hair samples can easily be collected non‐invasively or alongside other monitoring activities, enhancing proactive wildlife management and conservation.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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