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Enregistrement W1975163982 · doi:10.1139/z01-059

Influences of weather and moonlight on activity patterns of small mammals: a biogeographical perspective

2001· article· en· W1975163982 sur OpenAlexvenueno aff
Michael K. Stokes, Norman A. Slade, Susan M. Blair

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrotusSigmodon hispidusBiologyTemperate climateBorealEcologyPrairie voleSubtropicsPrecipitationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyzed 15 years of trapping data on prairie voles (Microtus ochrogaster) and cotton rats (Sigmodon hispidus) to elucidate behavioural responses to weather by season and time of day. Use of such a long-term data set is rare and ameliorates many of the problems with short-term data sets typically used for such analysis. The trapping was conducted in the east-central part of Kansas (U.S.A.), near the southern edge of the distribution of prairie voles and the northern edge of the distribution of cotton rats. These distributions provide the framework for differing hypotheses as to responsiveness of individuals of the two species to weather phenomena as indicated by the probability of capture. Probability of capture was statistically significantly affected by weather, most frequently by precipitation and temperature. Effects varied with season and between species, and were generally consistent with hypotheses based on the northern (boreal and temperate) history of prairie voles and southern (subtropical and temperate) history of cotton rats and with predation-avoidance hypotheses. Variation in the probabilities of capture of cotton rats was more associated with weather, especially in the colder seasons, than was variation in the probabilities of capture of prairie voles. In summer, capture rates of prairie voles were more susceptible to weather than were those of cotton rats.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,991

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations60
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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