Creating a Health Index for Narwhal (Monodon monoceros) in the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
This thesis looks at the health of narwhal, Monodon monoceros from several perspectives. A critical review examines current knowledge of narwhal health at an individual and population level. Information on health parameters is a necessary input for monitoring plans that provide information for the conservation and management of Arctic marine mammal species, yet this information can be difficult to obtain due to the remoteness and migratory nature of many of these species. This review considers health parameters including disease, harvest, predation, disturbance, climate change, habitat loss, contaminants and changes in food webs. Gaps in our knowledge of narwhal health are noted. Working with Inuit collaborators, thorough necropsy examinations were conducted on thirteen harvested narwhal. Gross and histopathology findings are reported, as are the results of serological and molecular testing for pathogens of interest. Three proxies of health were investigated using an archive of narwhal skin and blubber tissue samples from the Canadian Arctic, spanning the years 1982-2017. Blubber cortisol levels were found to increase over time, and in response to severe acute stress related to ice-entrapment. Variation in the skin microbiome correlated with changes in level of physiological stress, and candidate protein biomarkers of stress were identified through sequencing of the skin proteome. Blubber cortisol levels and skin microbiome variation were found to co-vary with increasing stress in narwhal. These findings provide baseline information and analyses which can inform a health index for narwhal.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».