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Enregistrement W2066645665 · doi:10.1071/wr06081

Usefulness of funnel traps in catching small reptiles and mammals, with comments on the effectiveness of the alternatives

2007· article· en· W2066645665 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWildlife Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesEdith Cowan University
Mots-clésArboreal locomotionFaunaEcologyFossorialFunnelBiologySquamataForagingAbundance (ecology)NettingHabitatEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,240 · 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