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Enregistrement W2073091382 · doi:10.2981/09-066

A survey of galliform monitoring programs and methods in the United States and Canada

2010· article· en· W2073091382 sur OpenAlexaboutno aff
Joseph P. Sands, Michael D. Pope

Notice bibliographique

RevueWildlife Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOregon State University
Mots-clésEndangered speciesGeographyPopulationGalliformesEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental healthEcologyMedicineEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We mailed survey questionnaires to 62 upland game bird managers in the United States and Canada in 2004. We received questionnaires from 47 of the 62 (76%) upland game bird managers that were contacted and 43 (91%) respondents provided information on how monitoring data were used. Responses indicated monitoring programs (population trends and/or harvest monitoring) for 23 species of Galliformes, with 145 ± 208 personnel days/year devoted to monitoring. Estimating general population trends (e.g. up or down) was the most frequent objective (N = 41; 95%) of survey data. Other applications of data included assessments of hunting activity, evaluations of regional programs and reviews of conservation status related to Endangered Species Act petitions. The majority of respondents (i.e. 63%) with monitoring programs considered the programs within their states to be effective with respect to their objectives. Many states rely upon hunter surveys, harvest data or road counts to access demographic and population data to address major conservation and management issues. The relevance of these issues is growing and agencies must respond with management recommendations, but often must do so with limited data on the status of their populations. Comprehensive monitoring should be a major component of conservation and management planning for upland gamebird populations particularly as a tool to track and evaluate the effectiveness of management actions and inform management options.

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 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)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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