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Enregistrement W2123725476 · doi:10.2193/2006-393

Evaluation of Live‐Capture Techniques for Free‐Ranging Wolverines

2008· article· en· W2123725476 sur OpenAlexaff
Eric C. Lofroth, Richard Klafki, John A. Krebs, Dave Lewis

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)Government of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrap (plumbing)CarnivoreEnvironmental scienceHabitatEcologyBiologyPredationEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Wolverines ( Gulo gulo ) are a rare carnivore and live‐capture efforts often comprise a significant component of field research projects. Wolverine studies have used aerial, snowmobile, hand‐capture, and live‐trap capture techniques. We reviewed existing wolverine live‐capture data to evaluate sex‐related biases associated with capture technique. We modified round log live traps, developed a new portable wooden live trap, and evaluated effects of live trap type, trap‐site selection, and seasonal timing of trapping on wolverine capture success. Aerial capture techniques had a positive bias for capture of male wolverines. Live‐capture rates were highest for portable wooden traps and lowest for barrel traps. Trapping success was highest during March when snow conditions were amenable to wolverine travel and temperatures improved bait effectiveness. Traps in corridor habitats were more successful than traps in noncorridor habitats. This difference was more pronounced in environments with rugged topography. We provide guidance for live‐trap operation, describe animal handling procedures, and provide detailed instructions for construction of modified round log and portable wooden wolverine live traps. These will benefit future wolverine studies by increasing trap effectiveness and reducing risk of injury and mortality to captured wolverines.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations22
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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