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Enregistrement W2008573774 · doi:10.1644/11-mamm-a-137.1

Are lemming winter nest counts a good index of population density?

2012· article· en· W2008573774 sur OpenAlexafffundabout
Charles J. Krebs, Donald G. Reid, Gilles Gauthier, Alice J. Kenney, Scott F. Gilbert, David Duchesne, Deborah J. Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensYukon UniversityWildlife Conservation Society CanadaUniversité LavalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesOffice of Polar ProgramsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArcticNetParks Canada
Mots-clésNest (protein structural motif)SnowTundraPopulation densityEcologyHabitatArcticPopulationPredationBiologyGeographyDemographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lemmings construct nests of grass and moss under the snow during winter, and counting these nests in spring is 1 method of obtaining an index of winter density and habitat use. We counted winter nests after snow melt on fixed grids on 5 areas scattered across the Canadian Arctic and compared these nest counts to population density estimated by mark-recapture on the same areas in spring and during the previous autumn. Collared lemmings were a common species in most areas, some sites had an abundance of brown lemmings, and only 2 sites had tundra voles. Winter nest counts were correlated with lemming densities estimated in the following spring (rs = 0.80, P < 0.001), but less well correlated with densities the previous autumn (rs = 0.55, P < 0.001). Winter nest counts can be used to predict spring lemming densities with a log-log regression that explains 64% of the observed variation. Winter nest counts are best treated as an approximate index and should not be used when precise, quantitative lemming density estimates are required. Nest counts also can be used to provide general information about habitat-use in winter, predation rates by weasels, and the extent of winter breeding.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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