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Enregistrement W1815074189 · doi:10.22230/jem.2010v10n3a438

Does interpretation of Marbled Murrelet nesting habitat change with different classification methods?

2009· article· en· W1815074189 sur OpenAlexafffundabout
F. Louise Waterhouse, Alan E. Burger, Peter K. Ott, Ann Donaldson, David B. Lank

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of VictoriaGovernment of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser UniversityMinistry of Environment
Mots-clésHabitatGeographyAerial surveyNesting (process)Vegetation (pathology)WildlifeEcologyThreatened speciesEnvironmental scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate and reliable identification of potential nesting habitat is required to manage for the threatened Marbled Murrelet (Brachyramphus marmoratus). Three habitat classifications are typically used by wildlife planners: a bivariate suitability algorithm following recommendations of the Canadian Marbled Murrelet Recovery Team (CMMRT) and based on geographical information systems (GIS), and two habitat classifications based on air photo interpretation mapping and low-level aerial survey mapping. The CMMRT model uses vegetation resource inventory data. The air photo interpretation and low-level aerial survey methods directly assess the forest for attributes likely to provide nesting platforms, cover, and access into the stand by the bird. The prime indicators of nesting habitat potential for murrelets are large (generally mossy) branches for use as nest platforms. These are only directly visible using low-level aerial surveys. Methods involving GIS cost the least to apply, and low-level aerial surveys cost the most. We compared and assessed the consistency of the three methods using 243 sites. The CMMRT model proved least reliable by underestimating habitat suitability of sites compared to both the air photo interpretation and aerial survey estimates. The air photo interpretation and aerial survey methods were generally aligned in the ordinal ranking of sites by habitat class, but only 44% had matching ranks. Sites that differed tended to be ranked lower by air photo interpretation and mostly occurred in the �Moderate� and �Low� air photo interpretation classes. Either classification may refine information from the CMMRT model, particularly for habitat classed as �Unsuitable.� Using air photo interpretation first and then applying the aerial surveys as a further refined assessment of moderate and low habitat classes may provide the most cost-effective approach for accurately classifying and mapping habitat potential for management planning.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,415

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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