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Enregistrement W1971981400 · doi:10.1139/z09-078

Abundance, social organization, and population trend of the arctic wolf in north and east Greenland during 1978–1998

2009· article· en· W1971981400 sur OpenAlexvenueno aff
Ulf Marquard‐Petersen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanisArcticUngulatePopulationAbundance (ecology)GeographyPopulation densityNational parkUrsusEcologyPredationArctic foxBiologyDemographyLagopusHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abundance, social organization, and population trend of the arctic wolf ( Canis lupus arctos Pocock, 1935) in north and east Greenland, 1978–1998, were determined from 353 sightings of 552 wolves by the Danish military, by expeditions, and from 8 consecutive years (1991–1998) of fieldwork. Available evidence suggested that this wolf population consisted of up to 55 wolves in favorable times. Six core packs were identified. Maximum wolf density was estimated at 1 wolf/3745 km2, which appears to be the lowest wolf density reported, representing 3.5% of maximum late winter wolf density in Denali Park, Alaska, and <1% of that in north-central Minnesota. Social organization was characterized by a preponderance of pairs and lone wolves. Mean early winter pack size was 2.6 wolves/pack; the lowest reported for wolves in North America. Packs >4 wolves were rare, constituting 3.8% of early winter sightings. The population increased, on average, 8% per year during the period 1978–1991 and appeared to reach a peak in 1991–1992. These depressed population characteristics are likely the consequence of the lowest ungulate prey availability in North America, e.g., 2.6% of that of wolves in northeastern Minnesota.

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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,588

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations10
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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