Can outbreaks of house mice in south-eastern Australia be predicted by weather models?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Outbreaks of house mice (Mus domesticus) occur irregularly in the wheat-growing areas of south-eastern Australia, and are thought to be driven by weather variability, particularly rainfall. If rainfall drives grass and seed production, and vegetation production drives mouse dynamics, we should achieve better predictability of mouse outbreaks by the use of plant-production data. On a broader scale, if climatic variability is affected by El Niño–Southern Oscillation (ENSO) events, large-scale weather variables might be associated with mouse outbreaks. We could not find any association of mouse outbreaks over the last century with any ENSO measurements or other large-scale weather variables, indicating that the causal change linking mouse numbers with weather variation is more complex than is commonly assumed. For the 1960–2002 period we were only partly successful in using variation in cereal production to predict outbreaks of mice in nine areas of Victoria and South Australia, and we got better predictability of outbreaks from rainfall data alone. We achieved 70% correct predictions for a qualitative model using rainfall and 58% for a quantitative model using rainfall and spring mouse numbers. Without the detailed specific mechanisms underlying mouse population dynamics, we may not be able to improve on these simple models that link rainfall to mouse outbreaks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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