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Enregistrement W2052377347 · doi:10.1890/090066

Migratory Canada geese cause crash of US Airways Flight 1549

2009· review· en· W2052377347 sur OpenAlexaboutno aff
Peter P. Marra, Carla J. Dove, Richard A. Dolbeer, Nor Faridah Dahlan, Marcy Heacker, James F. Whatton, Nora E. Diggs, Christine A.M. France, Gregory Henkes

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2009
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMuseum Conservation InstituteSmithsonian Institution
Mots-clésBiological dispersalCrashTakeoffAeronauticsGeographyFlight featherCivil aviationAviationEcologyBiologyEngineeringComputer scienceAerospace engineeringMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the United States alone, over 7400 bird–aircraft collisions (birdstrikes) were reported in 2007. Most of these strikes occurred during takeoff or landing of the flight, and it is during these flight phases that aircraft experience their highest risk of substantial damage after colliding with birds. Birdstrikes carry enormous potential costs in terms of lives and money. Using feather remains and other tissue samples collected from the engines of US Airways Flight 1549, which crash landed in the Hudson River in New York City on 15 January 2009 after a birdstrike, we apply molecular tools and stable hydrogen isotopes to demonstrate that migratory Canada geese were responsible for the crash. Determining whether the geese involved in this birdstrike event were resident or migratory is essential to the development of management techniques that could reduce the risk of future collisions. Currently, the US civil aviation industry is not required to report birdstrikes, yet information on frequency, timing, and species involved, as well as the geographic origin of the birds, is critical to reducing the number of birdstrikes. Integrating this information with bird migration patterns, bird‐detecting radar, and bird dispersal programs at airports can minimize the risk of such collisions in the future.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,736
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,199 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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