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Enregistrement W1484999228 · doi:10.22621/cfn.v126i4.1374

Population Structure of Harvested Red Foxes (<em>Vulpes vulpes</em>) and Coyotes (<em>Canis latrans</em>) on Prince Edward Island, Canada

2013· article· en· W1484999228 sur OpenAlexaffvenueabout
Wendela Wapenaar, Fiep de Bie, David H. Johnston, Ryan O’Handley, Herman W. Barkema

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryViventia Bio (Canada)University of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulpesCanisHabitatWildlifePopulationBiologyEcologyLitterGeographyZoologyPredationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An understanding of the population dynamics and habitat of wild Red Foxes (Vulpes vulpes) and Coyotes (Canis latrans) is a prerequisite to wildlife management. This information is also important in assessing the risk these wild canids pose to the public and domestic animals. On Prince Edward Island, information on age, sex, reproductive activity, and habitat use of 271 Red Foxes and 201 Coyotes was collected in the hunting and trapping season of 2004–2005. The estimated age of Red Foxes and Coyotes ranged from 0.5 to 13.5 years. A large proportion of harvested Red Foxes and Coyotes (58% and 48%, respectively) consisted of juveniles. The sex ratio was not significantly different from 1:1 for either species. Average litter size was 5.0 and 5.2 for Red Foxes and Coyotes, respectively. Number of placental scars ranged from 0 to 7 in Red Foxes and from 0 to 11 in Coyotes. Agricultural areas were the main habitat type (52%) of harvested Red Foxes. For harvested Coyotes, forest was the main habitat (44%), followed closely by agricultural areas (43%). Urban areas were a significant part (13%) of the habitat of Red Foxes. These data can be used to monitor population dynamics over time, provide information for wildlife management, and provide information on potential risk areas for disease transmission by wild canids.

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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,291

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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