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Enregistrement W2097642190 · doi:10.2193/2007-232

Development and Validation of a Wing Key to Improve Harvest Management of Alcids in the Northwest Atlantic

2008· article· en· W2097642190 sur OpenAlexaffabout
Sabina I. Wilhelm, Scott G. Gilliland, Gregory J. Robertson, Pierre C. Ryan, Richard Elliot

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesAdvanced Low Carbon Technology Research and Development Program
Mots-clésUria aalgeFeatherWingGeographyBiologyKey (lock)TraitFisheryZoologyEcologySeabirdEngineeringPredationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Murres (thick‐billed [ Uria lomvia ] and common [ U. aalge ]) are legally hunted along the coast of Newfoundland and Labrador, Canada. Razorbills ( Alca torda ) are also incidentally taken. Only irregular estimates of the total murre harvest are available, so a tool to derive estimates of age‐ and species‐specific harvest is required to effectively monitor the hunt and manage a sustainable harvest. We collected 293 murre and razorbill wings from hunters between 1999–2004, with the goal of identifying wing characteristics that could be used to discriminate age and species. We found that murres and razorbills could be reliably aged (first‐yr vs. older) on the basis of molt limits of greater wing coverts. Using a discriminant function (DF) incorporating length of the first primary and second secondary feather, we classified 95–96% of common murres and 99–100% of thick‐billed murres correctly to species. First‐year thick‐billed and common murres also differed in number of pale secondary coverts (median = 12 and 3, respectively), providing another species‐specific trait. We developed a key to age and assign species based on these results. We assessed applicability and accuracy of the wing‐key with novice observers, who differentiated between murre and razorbill wings using feather‐pattern coloration with high accuracy (95 ± 9%) and were able to differentiate between the 2 murres species using 3 techniques: visual assessment of wing shape (83 ± 14% accuracy), the DF (94 ± 6%), and number of worn secondary coverts for first‐year birds only (83 ± 5%). Experience increased success rates of aging and species classification using wing shape and number of worn secondary coverts but not using the DF. Despite differences in measurement accuracy and repeatability among observers, the DF proved to be robust. Our results will facilitate implementation of a species composition survey for the murre hunt and will improve identification rates of carcasses found during beached bird surveys in the Northwest Atlantic, aiding in monitoring of alcid populations vulnerable to anthropogenic activities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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