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Enregistrement W4412969308 · doi:10.1139/cjz-2024-0114

Seasonal flexibility in energy stores of Hudson Bay beluga whales: insights from blubber lipid analysis

2025· article· en· W4412969308 sur OpenAlexaffvenueabout
Amanda M. Belanger, James D. Roth, Steven H. Ferguson, Olwyn C. Friesen, Cortney A. Watt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of ManitobaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlubberBeluga WhaleBiologyBelugaBayWhaleSeasonalityTrophic levelEcologyFisheryZoologyAnimal scienceOceanographyArctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the primary feeding season, marine mammals often accumulate fat reserves, primarily in the form of blubber. Despite the ecological significance of feeding, uncertainty remains surrounding the timing of energy store accumulation in Hudson Bay beluga whales (Delphinapterus leucas (Pallas, 1776)). Blubber samples were collected from whales hunted by Inuit along the whale’s migration route, from 2015 to 2021 (excl. 2018). Sampling occurred in spring and fall, assumed to represent feeding in winter and summer, respectively. We analyzed blubber for lipid content and adipocyte size, two related indices of lipid dynamics, across three blubber sections (outer, middle, and inner). We found interannual variability in the season with the highest fat content, with some years showing higher lipid content in spring than fall. While adipocyte size did not differ seasonally, minima were observed in 2017 and 2019. Fat stores differed across blubber sections, with the highest lipid content and largest adipocytes in the middle section. The observed seasonal variation indicates there is no consistent season in which Hudson Bay beluga whales predominantly accumulate fat. Consequently, building energy stores in the form of blubber may not be the primary driving force behind the beluga whale’s migration between the wintering and summering areas.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

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
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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