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Enregistrement W2081443587 · doi:10.7882/az.2012.018

Addendum to “Clearing, grazing and reservation: assessing regional impacts of vegetation management on the fauna of south western New South Wales”: the species assemblages

2013· article· en· W2081443587 sur OpenAlexaff
Murray Ellis

Notice bibliographique

RevueAustralian Zoologist · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralist and specialist speciesVegetation (pathology)FaunaClearingHabitatGeographyEcologyVegetation typesTable (database)Vegetation typeDistribution (mathematics)ReservationShrubBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ellis et al. (2007) classified the fauna of south western New South Wales into a management related structure of specialised and generalist species assemblages. The broad description of this system was presented in the paper but the detailed assignment of species to the various groups and the relationships between the groups was not published when supplementary material was not produced with the book. To prevent the loss of this information, which is important for applying the results of this study to other situations, the assignment of species to broad management groups and assemblages is now published as Table 1 (below). The relationship between specialist assemblages, which would be actively conserved through appropriate vegetation and/or water management, and their relation to vegetation types was presented in the original publication. The relationship between vegetation types and generalist assemblages, which would accrue benefits from actions for specialist assemblages in the same vegetation type, is given in Table 2 (below). Habitat mapping through broad vegetation types was thought not to adequately reflect the requirements of shorebirds and no analysis of their distribution was attempted.

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)0,006
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1650,061

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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