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Enregistrement W2112343207 · doi:10.1111/j.1751-8369.2004.tb00002.x

Regional and annual variability in common eider nesting ecology in Labrador

2004· article· en· W2112343207 sur OpenAlexafffundabout
Keith G. Chaulk, Gregory J. Robertson, William A. Montevecchi

Notice bibliographique

RevuePolar Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandMakivik Corporation
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésEiderNesting (process)EcologyGeographyAnatidaeBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nesting densities are often used to estimate breeding population size and with other measures of reproductive performance can be useful indicators of population status. These aspects of breeding biology often show considerable spatial and temporal variation. Between 2000 and 2003, we
\nsurveyed nesting common eiders (Somateria mollissima) on 172 islands in three archipelagos (Nain, Hopedale, Rigolet) on the Labrador coast. Rigolet was the largest archipelago (2834 km2) followed by Nain then Hopedale, and island density varied inversely with archipelago size. Overall
\nmeans were: nest density 52.0 ± 141.9 (SD) nests/ha; nest initiation 12 June ± 12 days; clutch size 3.7 ± 1.2 eggs/nest; egg volume 98.8 ± 10.4 cm3; and clutch volume 392.3 ± 135.0 cm3. Rigolet had the highest average egg
\nvolumes and nest densities, the highest single island nest density of 1053 nests/ha, and the earliest average nest initiation date. We found significant differences in nest densities among archipelagos and across years;
\nsignificant archipelago and year interactions were detected for nest initiation date and clutch size. Signifi cant differences were found among individual islands for all response variables except egg volume. For egg
\nvolume, within-archipelago island differences were not signifi cant, but between-archipelago differences were signifi cant. Thus egg volume may be a useful diagnostic to identify population affi liation.

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 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)0,003
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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