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Enregistrement W2068295275 · doi:10.1071/wr07106

Achieving population goals in a long-lived wildlife species (Equus caballus) with contraception

2008· article· en· W2068295275 sur OpenAlexaff
Jay F. Kirkpatrick, Allison Turner

Notice bibliographique

RevueWildlife Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesNational Park ServiceNational Institutes of Health
Mots-clésPopulationPopulation growthWildlifePopulation controlEquusDemographyBiologyWildlife managementFamily planningEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ultimate goal of any wildlife contraceptive effort is some alteration of the target population, either through a slowing of growth, or stabilisation or reduction of the population. Early population models suggested that short-term contraceptive agents applied to long-lived species would not achieve significant population changes. Native porcine zona pellucida antigen (PZP), a short-term contraceptive vaccine, was applied to a herd of wild horses inhabiting Assateague Island National Seashore, MD, USA, over a 13-year period, with an immediate goal of achieving zero population growth, a secondary goal of reducing the population from 175 to 150 and a tertiary goal of reaching 120 individuals, all without the physical removal of animals. Contraceptive efficacy ranged from 92 to 100% on an annual basis (96.28 ± 2.49%), and the percentage of adult females that was treated on any given year ranged from 42 to 76% (67.78 ± 18.21%). The goal of zero population growth was achieved in 2 years, an initial decline in the population became apparent in 8 years and by Year 11, the population declined to 135, a decrease of 22.8%. The lengthy period required for achieving a population decline was caused by increasing body condition scores, reduced mortality and significantly increased longevity among treated females.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations50
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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