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Enregistrement W2107670116 · doi:10.1002/wsb.392

A safer net propelled device to capture wild turkey

2014· article· en· W2107670116 sur OpenAlexafffund
Maxime Lavoie, Pierre Blanchette, Jean‐Pierre Tremblay, Serge Larivière

Notice bibliographique

RevueWildlife Society Bulletin · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesMinistry of Natural Resources
Mots-clésSAFERRocket (weapon)Explosive materialNet (polyhedron)WildlifeMeleagris gallopavoEnvironmental scienceBiologyAeronauticsComputer scienceAnimal scienceGeographyEcologyMathematicsEngineeringComputer securityArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We compared 2 net‐propelled devices to capture eastern wild turkeys ( Meleagris gallopavo silvestris ). One device, the rocket‐net, employs explosives for propulsion and is currently the most effective and widespread method used to capture this species. The second device, the net blaster, works with compressed air instead of explosives. During 2009–2012, we captured 344 wild turkeys using rocket‐nets ( n = 30 attempts) and net blasters ( n = 15 attempts). Both devices had a similar capture success rate; but malfunctioning was twice as common with the rocket‐net as with the net blaster, as was the rate of injuries to captured wild turkeys. However, rocket‐nets did not have a higher rate of capture‐related mortality. The net blaster was more difficult to handle, more expensive, and did not work when temperatures were below −20°C. Overall the net blaster proved to be more efficient capturing wild turkeys and was safer than the rocket‐net. © 2014 The Wildlife Society.

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 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0040,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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