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Enregistrement W1664207298

IDENTIFICATION OF ANDEAN FELID FECES USING PCR-RFLP

2006· article· en· W1664207298 sur OpenAlexaff
E. Daniel Cossíos, Bernard Angers

Notice bibliographique

RevueBiodiversity Heritage Library (Smithsonian Institution) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecesBiologyIdentification (biology)ZoologyVeterinary medicineMicrobiologyEcologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scat analysis is a useful method to determinedistribution, abundance and diet of animals(Putman, 1984; Kohn and Wayne, 1997;Wasser et al., 2004). These methods are par-ticularly relevant for monitoring elusive andsecretive carnivores for which feces are oftenthe only available materials (Foran et al., 1997;Riddle et al., 2003). As feces of similar-sizedcarnivore species can resemble each other inmorphology and composition, distinguishingamong them can be problematic (Davidson etal., 2002; Prugh and Ritland, 2005). Develop-ment of methods for identification of the spe-cies from which feces originated is crucial forscat collection-based monitoring programs.DNA methods on scat use intestinal cells ofthe animal that are incorporated into feces.Molecular scatology has been demonstratedto be an efficient method to identify carnivorespecies in a large number of publications,including felids (e.g. Farrel et al., 2000; Ernestet al., 2000; Palomares et al., 2002; Wan et al.,2003; Zuercher et al., 2003). However, no pro-tocol specific to Andean felids has been pub-lished. Several projects focussing on Andeancat (

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 enseignants0,004
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations19
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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