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Enregistrement W2034081018 · doi:10.1016/j.wem.2011.07.001

Recognizing Dangerous Snakes in the United States and Canada: A Novel 3-Step Identification Method

2011· article· en· W2034081018 sur OpenAlexaboutno aff
Michael D. Cardwell

Notice bibliographique

RevueWilderness and Environmental Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVenomous Animal Envenomation and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)Flow chartSafeguardComputer scienceComputer securityBiologyEngineeringEcologyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid and accurate recognition of dangerously venomous snakes following bites is crucial to making appropriate decisions regarding first aid, evacuation, and treatment. Past recommendations for identification of dangerous North American pit vipers have often required subjective determinations of head shape or relied on traits shared with some nondangerous species (elliptical pupils and undivided subcaudal scales). Heat-sensitive facial pits are diagnostic but require close examination of the dangerous head, and cephalic traits are useless when working with a decapitated carcass. Exclusive of cephalic traits, pit vipers north of Mexico can be recognized by the combination of keeled middorsal scales and undivided subcaudal scales. The order of colored rings is usually suggested to identify coral snakes in the United States, yet extension of the colored rings across the ventral scales must be added as an essential identifying factor to ensure elimination of all harmless look-alikes. A novel 3-step flow chart is presented that allows dangerous snakes in the United States and Canada to be recognized quickly and dependably without relying on cephalic traits. This process cannot be used in other countries, however, due to greater variability of these characteristics in snakes from other parts of the world. Finally, close examination of potentially venomous snakes is extraordinarily dangerous and steps to safeguard those making such observations are discussed.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,949

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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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