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Enregistrement W1982938659 · doi:10.1139/z07-066

Effects of flood suppression on natricine snake diet and prey overlap

2007· article· en· W1982938659 sur OpenAlexvenueno aff
Paul M. Hampton, Neil B. Ford

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTexas Parks and Wildlife Department
Mots-clésPredationBiologyCrayfishFlood mythEcologyFloodplainCompetition (biology)ZoologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organisms may become adapted to disturbances when these disturbances occur periodically and at intermediate intensity. To investigate the effects of flood suppression, this study compared diet and competition of semi-aquatic snakes during flood (2000–2001) and no flood (2003–2005) years. Three natricine species, Nerodia erythrogaster (Forster in Bossu, 1771), Nerodia fasciata (L., 1766), and Thamnophis proximus (Say in James, 1823), were palpated for prey items in an east Texas floodplain under both conditions. Prey items were classified as crayfish, salamanders, anurans, or fish. Simpson’s diversity index of prey, frequency of consumed prey type, and prey importance values were compared between flood and no flood years. Pianka’s index of niche overlap was used to compare changes in diet overlap between species in the years with floods and those without. In the absence of floods, the number of prey types consumed by N. erythrogaster and T. proximus decreased. The frequency of prey types consumed during flood years was significantly different from the period of flood suppression for all three species. The order of prey importance also changed in the absence of floods for all three snake species. Without floods, diet overlap decreased between N. erythrogaster and the other two species; however, overlap between N. fasciata and T. proximus doubled.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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