Relative abundance of the Prairie Long-tailed Weasel (<em>Mustela frenata longicauda</em>) in southwestern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Prairie Long-tailed Weasels (Mustela frenata longicauda) were live-trapped during fall 2005, 2006, and 2007 at Pine Coulee Reservoir and during fall 2005, 2008, and 2010 at Twin Valley Reservoir in southwestern Alberta. Our objective was to estimate the relative abundance of the Long-tailed Weasel and to estimate the relative abundance of small mammal prey. Body size and capture rates are reported for Long-tailed Weasels, and we report capture rates of small mammals. Annual capture rates for Long-tailed Weasels at Pine Coulee Reservoir were 0.44, 0.41, and 0.50 individuals per 100 corrected trap-nights (0.42, 0.38, and 0.48 individuals/100 trap-nights) in 2005, 2006, and 2007, respectively. No Long-tailed Weasels were captured at Twin Valley Reservoir. The probability of capturing zero Long-tailed Weasels at Twin Valley Reservoir was very low, assuming a true capture probability equivalent to that observed at Pine Coulee Reservoir. Deer Mice (Peromyscus maniculatus) were the most abundant small mammals captured in both project areas. Few shrews (Sorex spp.) and voles (Microtus spp.) were captured in either area.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».