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Enregistrement W2031070453 · doi:10.1111/j.1365-2028.2007.00889.x

Morphological criteria to identify faecal pellets of sympatric ungulates in West African savanna and estimates of associated error

2008· article· en· W2031070453 sur OpenAlexfundno aff
Fabrice Hibert, Hervé Fritz, Pierre Poilecot, Hama Noma Abdou, Dominique Dulieu

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Ecology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Universitaire de la Francophonie
Mots-clésSympatric speciationUngulatePelletsBiologyEcologyPelletHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Indirect surveys may prove to be useful tools in complementing classical direct counts when monitoring ungulate populations and may also promote better understanding of the precise structure and functioning of the rich ungulate communities of African savannas. However, the identification of faecal pellets can be difficult where several sympatric species occur. This study develops simple field criteria for distinguishing between pellets among ten sympatric West African ungulates. A discriminant analysis was performed, using the mean of measurements of pellet groups from different species to pinpoint and characterize the most useful morphological criteria for separation between them. The mean diameter of pellets within each pellet group proved to be the most valuable variable for species segregation, whilst the second axis separated species by mean indent depth. The pellet groups of six of the ten designated species could be identified with a minimum misclassification error. However, no simple morphological variables emerged to permit discrimination between hartebeest and topi, or between bushbuck and Bohor reedbuck pellets. Once pellet groups have been identified, their density and spatial distribution may provide useful information on the use of space and habitat of sympatric species, over given periods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations11
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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