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Enregistrement W1802367969 · doi:10.1071/am15019

Interpreting patterns of population change in koalas from long-term datasets in Coffs Harbour on the north coast of New South Wales

2015· article· en· W1802367969 sur OpenAlexaff
Daniel Lunney, Martin Predavec, Indrie Miller, Ian Shannon, Mark Fisher, Chris Moon, Alison Matthews, John Turbill, Jonathan R. Rhodes

Notice bibliographique

RevueAustralian Mammalogy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesNational Parks and Wildlife ServiceACT Government
Mots-clésMetapopulationHarbourPopulationPopulation declineHabitatBiologyEcologyPopulation growthPhascolarctos cinereusCensusBandicootPopulation sizeHabitat destructionMinimum viable populationPopulation viability analysisGeographyFisheryMarsupialBiological dispersalDemographyEndangered species

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined a long-term, repeat dataset for the koala population within Coffs Harbour Local Government Area. Analyses of these data have led to the conclusion that, following a perceived population decline in the 1980s, the koala population of Coffs Harbour has endured between 1990 and 2011 and showed no evidence of a precipitous decline during this period. Rather, the population change is best characterised as stable to slowly declining. This conclusion appears to contradict a common view of recent koala population declines on the north coast of New South Wales. There are four possible explanations for the population’s apparent stability: that conservation efforts and planning regulations have been effective; that surviving adults are persisting in existing home ranges in remnant habitat; that the broader Coffs Harbour population is operating as a ‘source and sink’ metapopulation; and/or that the standard survey methods employed are not sufficiently sensitive to detect small population changes. These findings do not mean there is no need for future conservation efforts aimed at koalas in Coffs Harbour; however, such efforts will need to better understand and account for a koala population that can be considered to be stable to slowly declining.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations28
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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