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Enregistrement W2004125106 · doi:10.1139/z08-026

Demographic features and habitat preferences of southern pygmy mice (Baiomys musculus) in Colima, Mexico

2008· article· en· W2004125106 sur OpenAlexvenueno aff
Gary D. Schnell, Cassie J. Poindexter, Cornelio Sánchez‐Hernández, Marı́a de Lourdes Romero-Almaraz, Michael L. Kennedy, Troy L. Best, Michael C. Wooten, Alfredo Pérez Jiménez

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeciduousHabitatCanopyBiologyForbEcologyVegetation (pathology)LitterGrassland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Colima, Mexico, we conducted 8-night mark–recapture grid studies of southern pygmy mice ( Baiomys musculus (Merriam, 1892)) in January 2003–2007 in dry deciduous and tropical moist forests. For 40 000 trap-nights, 436 individuals were captured 764 times (comprising 18.6% of small mammals). The male:female ratio was 1:1.37, 82.9% were adults, 51.4% of females were pregnant or lactating, and coastal animals, on average, were heavier than those inland. Females moved farther than males. Baiomys was on 17 of 25 grids (densities 1.82–106.24 individuals/ha). Moon illumination did not affect capture or recapture probabilities, but trap-night did (overall, probability increased 1.66%/night). Grids with Baiomys had less bare ground and a more open canopy. Capture sites had more grass, less dead wood and bare ground, a more open and lower canopy, and greater distance to trees. Logistic regression indicated coastal capture sites had more forbs, grasses, and woody plants, and thicker vegetation at 1 m height with trees being relatively distant. Variables differed somewhat for northern sites, and the equation for all grids included 10 of 14 environmental variables. Baiomys frequented edge of an unimproved road traversing one grid. Baiomys musculus, widespread in Colima, exhibited preference for habitats with relatively dense ground cover and at least a partially open canopy.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,178 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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