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Enregistrement W2101267438 · doi:10.1111/j.1474-919x.2006.00574.x

Origins and characteristics of Nearctic landbirds in Britain and Ireland in autumn: a statistical analysis

2006· article· en· W2101267438 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIbis · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyNearctic ecozonePopulationHomogeneousRange (aeronautics)DemographyLatitudePhysical geographyEcologyBiologyMathematicsTaxonomy (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used data from eastern North America in regressions to explain autumn frequencies of Nearctic landbird species in Britain and Ireland (UK‐IR). The data were: day‐counts of 16 August–15 November from Nova Scotia (NS) on Sable Island 1963–2000 and Seal Island (1963–2002), combined in half‐monthly intervals to account for seasonality; published seasonal totals (10‐ to 11‐day intervals, 20 August–10 November 1955–80) of birds killed at a Florida (FL) TV tower; and published counts following a ‘Fallout’, 11 October 1998, of unseasonal species and southern vagrants in NS, believed to have originated as migrants in the southeast USA that followed a cold front offshore into strong southwest flow beyond. We also used the following species variables: body mass and wing length for size; sd of mass as a proxy for lipid capacity; a five‐level index of migratory span (1 for within North America to 5 for almost totally to South America); latitude of easternmost breeding, and distance to nearest normal range to indicate status in NS; a two‐level index for day vs. night migrants; an index, where pertinent, of significant population change (0 and 2 for a decrease and increase, respectively, 1 for no change). We also used classification and regression trees to cluster the potential transatlantic vagrants into homogeneous groups based on the explanatory variables. Standard generalized linear model regressions using counts from NS islands and FL produced highly positively skewed residuals (many species too common in UK‐IR), but robust regressions eliminated statistical problems, and strengthened effects of non‐count variables. Results using Fallout records, representing a subset of longer‐distance night migrants, were statistically acceptable. The Fallout list, when supplied with counts from the same species from the NS islands and FL, produced highly significant ( R 2 = 0.79–0.93) and statistically acceptable regressions that were not improved by robust versions. Overall, the results indicate that October counts, especially of generally larger, longer‐distance migrants, best represented those reaching UK‐IR. The effect of geographical remoteness was negative – vagrants in NS were less likely to appear in UK‐IR. Population changes were important in predicting the 1956–2003 UK‐IR counts from 1955–80 FL counts. The seasonal characteristics, high explanatory power of the Fallout list and over‐representation of probable over‐ocean migrants in the standard regressions all support suggestions by others that many Nearctic vagrants in UK‐IR originate in flights off southeast USA and are displaced downwind across the North Atlantic.

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.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,221 · 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