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Enregistrement W1976867740 · doi:10.2193/2006-471

Using Digital Photographs to Evaluate the Effectiveness of Plover Egg Crypsis

2007· article· en· W1976867740 sur OpenAlexafffund
Linh P. Nguyen, Erica Nol, Kenneth F. Abraham

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryTrent University
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésCrypsisPloverPhotographyDigital cameraDigital photographyCharadriusNatural (archaeology)Digital imagingComputer scienceDigital imageBiologyArtificial intelligenceEcologyArtVisual artsArchaeologyGeographyImage processingImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The focus of digital photography has moved from documentation to quantitative analysis. To illustrate the potential application of this diagnostic tool to quantify color and shape, we photographed both artificial and natural semipalmated plover ( Charadrius semipalmatus ) nests to determine what benefits, if any, were derived from egg crypsis (i.e., eggshell color and egg marking shape). This simple and cost‐effective method provides precise and repeatable quantification of color and shape that discriminated subtle differences in egg crypsis of artificial and natural nests that were not visible to us. The advantages of digital photography and image‐editing software outweigh any shortcomings, as long as standard protocols are followed for capturing and analyzing images. Used with due care, digital photography is useful in studies that need to quickly assign biological traits, such as age and sex, to individuals, and to document temporal change that may occur as a response to management or disturbance.

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)0,003
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations33
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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