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Enregistrement W1828522428 · doi:10.1139/cjz-2013-0181

Population fluctuations and distribution of staging Eared Grebes (<i>Podiceps</i> <i>nigricollis</i>) in North America

2013· article· en· W1828522428 sur OpenAlexvenueno aff
Anthony J. Roberts, Michael R. Conover, John Luft, John D. Neill

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrine shrimpPopulationSalt lakeEcologyBiologyFisheryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eared Grebes (Podiceps nigricollis Brehm, 1831) use saline ecosystems throughout much of their life cycle, and greater than 90% of the North American population stage during fall at two hypersaline lakes. At one of these lakes, Great Salt Lake (GSL), Utah, a commercial harvest of brine shrimp (Artemia franciscana Kellogg, 1906) cysts occurs during fall and may impact Eared Grebe populations. We used photo surveys on the other hypersaline lake, Mono Lake, California, and on the GSL, as well as aerial counts on the GSL, to describe population fluctuations of Eared Grebes staging on these lakes. The long-term (1997–2012) Eared Grebe population was 1.4 million on the GSL and 1.0 million on Mono Lake. Populations changed on GSL and Mono Lake in synchrony, indicating population regulation is likely occurring at wintering, not staging, areas and is influenced by El Niño effects. Location of Eared Grebes on the GSL was influenced by brine shrimp densities and did not overlap with concentrations of commercial harvest boats. Spatial segregation of commercial harvesters and Eared Grebes reduces negative impacts of anthropogenic disturbance on Eared Grebes. Knowledge of population changes within and among staging areas will help managers monitor long-term abundances and reduce negative impacts between Eared Grebes and commercial harvesters.

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)0,000
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 enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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