five

Data from: Breeding sex ratio and population size of loggerhead turtles from Southwestern Florida

收藏
DataONE2018-01-29 更新2024-06-25 收录
下载链接:
https://search.dataone.org/view/null
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Species that display temperature-dependent sex determination are at risk as a result of increasing global temperatures. For marine turtles, high incubation temperatures can skew sex ratios towards females. There are concerns that temperature increases may result in highly female-biased offspring sex ratios, which would drive a future sex ratio skew. Studying the sex ratios of adults in the ocean is logistically very difficult because individuals are widely distributed and males are inaccessible because they remain in the ocean. Breeding sex ratios (BSR) are sought as a functional alternative to study adult sex ratios. One way to examine BSR is to determine the number of males that contribute to nests. Our goal was to evaluate the BSR for loggerhead turtles (Caretta caretta) nesting along the eastern Gulf of Mexico in Florida, from 2013-2015, encompassing three nesting seasons. We genotyped 64 nesting females (approximately 28% of all turtles nesting at that time) and up to 20 hatchlings from their nests (n= 989) using 7 polymorphic microsatellite markers. We identified multiple paternal contributions in 70% of the nests analyzed and 126 individual males. The breeding sex ratio was approximately 1 female for every 2.5 males. We did not find repeat males in any of our nests. The sex ratio and lack of repeating males was surprising because of female-biased primary sex ratios. We hypothesize that females mate offshore of their nesting beaches as well as en route. We recommend further comparisons of subsequent nesting events and of other beaches as it is imperative to establish baseline breeding sex ratios to understand how growing populations behave before extreme environmental effects are evident.
创建时间:
2018-01-29
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

大学生运动和体质健康数据集(2014-2023)

《大学生运动与体质健康数据集(2014-2023)》涵盖了大学生群体在运动能力、基础身体形态、身体机能及身体素质等多个方面的关键基础数据。该数据集的采集时间跨度为2014年至2023年,样本采集自全国34个省级行政区域,共计123281名大学生参与,平均年龄为20.53岁。建立大学生运动和体质健康数据集可以准确把握学生体质健康的整体水平和变化趋势,了解大学生运动和体质健康状况,对指导个性化健康干预、优化体育教育资源配置、支持促进科学研究以及提高公众健康意识等均具有重要意义。

国家人口健康科学数据中心 收录

Vehicle Energy Dataset (VED)

Vehicle Energy Dataset (VED)是由密歇根大学创建的一个大规模数据集,包含从2017年11月至2018年11月期间,在美国密歇根州安娜堡收集的383辆个人汽车的燃油和能量数据。该数据集捕捉了车辆的GPS轨迹以及燃油、能量、速度和辅助电源使用的时间序列数据。数据集中的车辆类型多样,包括264辆汽油车、92辆混合动力车和27辆插电式混合动力/电动车。VED数据集总里程约374,000英里,涵盖了从高速公路到交通密集的市中心区域等各种驾驶条件和季节。数据集创建过程中,研究团队通过安装在车辆上的OBD-II记录器收集数据,并对个人身份信息进行了去标识化处理,以保护参与者隐私。VED数据集的应用领域广泛,包括车辆能源消耗建模、驾驶员行为建模、机器学习和深度学习、交通模拟器的校准、最佳路线选择模型、人类驾驶员行为预测以及自动驾驶汽车的决策制定等。

arXiv 收录

Fruits-360

一个高质量的水果图像数据集,包含多种水果的图像,如苹果、香蕉、樱桃等,总计42345张图片,分为训练集和验证集,共有64个水果类别。

github 收录

MVIP

MVIP是一个面向应用的多视角和多模态工业零件识别数据集,由弗劳恩霍夫IPK研究所创建。该数据集包含了校准过的RGBD多视角图像以及对象的物理属性、自然语言描述和超类别等信息。数据集共包含约570,000张图像,分为训练集、验证集和测试集,适用于工业零件识别相关的研究,旨在解决小样本学习、视觉相似零件识别等问题。

arXiv 收录