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Enregistrement W2029485007 · doi:10.1002/jwmg.257

Misleading correlations: The case of the Canada warbler and spruce budworm

2011· article· en· W2029485007 sur OpenAlexaffabout
Lisa Venier, Stephen B. Holmes, Jennie Pearce, Ronald E. Fournier

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWarblerSpruce budwormGeographyWildlifePopulationEcologyBiologyDemographyLepidoptera genitaliaHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a recently published article Sleep et al. () suggested that 30‐yr declines in Canada warbler (1975–2005) based on Breeding Bird Survey (BBS) data could be attributed to 30‐yr declines in spruce budworm through a series of analyses based principally on correlations. We demonstrate that the relationship does not hold when a longer‐term data set (1968–2008) is used for the analysis. Sleep et al. () also demonstrated a positive relationship between correlations of Canada warbler abundance and time and spruce budworm defoliation and time using provincial data sets. We examined the underlying BBS data and found that there were insufficient observations of Canada warbler in the western provinces (Alberta and Manitoba) to support the conclusion because most Canada warbler observations occurred far (>100 km) from any budworm defoliation. As well, we used a density‐dependent stochastic population growth model as proposed by Sleep et al. () and found only 2 significant relationships (Nova Scotia, Alberta) between Canada warbler population growth rate and budworm defoliation at the provincial scale. We conclude that little analytical evidence exists to support the idea that Canada warbler decline is a function of spruce budworm decline. © 2011 The Wildlife Society.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,195
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 enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,195
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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