Usefulness of funnel traps in catching small reptiles and mammals, with comments on the effectiveness of the alternatives
Notice bibliographique
Résumé
Funnel traps were used in conjunction with pit traps (PVC buckets and pipes), Elliott traps and cage traps at 10 sites in southern Western Australia to examine sampling bias of trap types. Funnel traps seldom catch small mammals but catch more of the medium-sized and large terrestrial, diurnal snakes and some of the widely foraging, medium-sized skinks, medium-sized dragon lizards and arboreal geckos that climb out of PVC pit traps. For pit traps, buckets catch more reptiles, particularly smaller ones, than pipes. However, pipes catch more mammals than buckets. Elliott traps catch the same suite of small mammals as pipes plus some of the large, trappable species, such as Rattus spp. Cage traps are useful for trapping Tiliqua spp. and medium-sized mammals such as possums and bandicoots that are unlikely to be caught in pit and funnel traps. Funnel traps, pit traps and cage traps should be used in surveys of small terrestrial vertebrates to determine species richness and relative abundance in Western Australia and probably elsewhere. However, as cage traps are mostly useful for catching Tiliqua spp. and medium-sized mammals, they need only be used in faunal surveys undertaken for environmental impact assessments specifically targeting these species.
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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 | 0,020 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».