MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2073872170 · doi:10.1139/z06-133

Density-dependent growth of double-crested cormorant colonies on Lake Huron

2006· article· en· W2073872170 sur OpenAlexaffvenue
Mark S. Ridgway, J. Bruce Pollard, D. V. Chip Weseloh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCormorantNest (protein structural motif)BiologyBayPopulationPopulation densityFisheryDensity dependenceFecundityEcologyAbundance (ecology)PredationGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By analyzing 20+ years of data, we found that the nesting colonies of double-crested cormorants ( Phalacrocorax auritus (Lesson, 1831)) in the North Channel and Georgian Bay of Lake Huron exhibit density-dependent population regulation. This conclusion is based on four lines of evidence. First, a time series of nest counts at specific colonies (1979–2001) showed density-dependent growth based on randomization tests of the time series. Second, the per capita rate of change in colony size declined with increasing colony size over a 10-year period. Third, a Ricker model of aggregate nest counts showed that population growth of nesting double-crested cormorants stabilized in recent years (through 2003), with K, the carrying capacity parameter, being 11 445 nests in the North Channel and 10 815 nests in Georgian Bay. Fourth, a colony area index showed near complete coverage of coastal areas by adult nesters coinciding with overall declines in population growth. High rates of population increase of double-crested cormorants on Lake Huron have largely come to an end, but changes in fish abundance may result in changes in carrying capacity.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations32
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ZoologyMême sujetAvian ecology and behaviorTravaux en français237 207