MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2104969670 · doi:10.1016/s0967-0653(97)87320-6

10.1016/s0967-0653(97)87320-6

2000· article· en· W2104969670 sur OpenAlexvenueno aff
Justin J. Watson, Graham I. H. Kerley, Anton McLachlan

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNest (protein structural motif)HabitatGeographyCharadriusNesting (process)EcologyShoreVegetation (pathology)PloverFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Damara terns Sterna balaenarum, African black oystercatchers Haematopus moquini and whitefronted plovers Charadrius marginatus, nest in the interdune hollows of the Alexandria Coastal Dunefield, South Africa. In order to manage effectively for dune breeding birds, nesting habitat and nest sites need to be identified. Nesting positions along the beach and in relation to the high water mark were recorded along 22 km of shoreline. In addition, physical variables were recorded at three levels: macro-habitat, nest-proximity and micro-habitat. Principal Co-ordinate Analysis identified which variables best described the nest sites of each species. Damara terns nested in two aggregations, plovers in the first section of shoreline and oystercatchers throughout the 22 km. Oystercatchers nested 70 m above the high water mark. The characteristic nest sites of each species differed in physical features at all three levels, but particularly in terms of substrate, proximity to vegetation and the high water mark, thereby resulting in clear partitioning of nest habitats. The potentially available nesting habitat for each of the three species is under-utilised. Since nesting success can be affected by human activity on the adjacent beach, active management is required to protect the nesting activities of those birds.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,011
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0120,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9910,994

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,169 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTime to knit→Même sujetAvian ecology and behavior→Travaux en français237 207→