Can outbreaks of house mice in south-eastern Australia be predicted by weather models?
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».