MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W646769549 · doi:10.26077/rvam-5747

Trans Fatty Acids Provide Evidence of Anthropogenic Feeding by Black Bears

2008· article· en· W646769549 sur OpenAlexafffund
Gregory W. Thiemann, Randal S. Stahl, Sharon Baruch‐Mordo, Stewart W. Breck

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Wildlife Research CenterNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésUrsusForagingTrophic levelFatty acidBiologyEcologyZoologyBiochemistryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bears (Ursus spp.) that become conditioned to anthropogenic food sources pose a risk to human safety and generally need to be relocated, rehabilitated, or destroyed. Identifying food-conditioned bears may be difficult if the animal is not captured or killed while immediately engaged in the nuisance behavior. Fatty acid signature analysis has been used to examine the dietary habits of bears and other carnivores and is based on the predictable incorporation of ingested fatty acids into the consumer’s fat stores. Unusual fatty acids that are available in only a few food types may be particularly useful dietary markers. In this study, we tested the hypothesis that trans fatty acids present in many processed foods could serve as markers of anthropogenic foraging by black bears (Ursus americanus). Among 13 bears that were killed in western and central Colorado, trans fatty acids were more abundant in conflict bears than in non-conflict bears. Further, the abundance of trans fatty acids in bear fat appeared to be correlated with the intensity of bear–human conflict. We conclude that the trophic transfer of trans fatty acids can provide valuable insights into the ecological, demographic, and anthropogenic factors that contribute to bear–human conflict.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations21
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLincoln (University of Nebraska)Même sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207