MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131710563 · doi:10.1080/09670870701245231

Monitoring and influencing feral Canada goose (<i>Branta canadensis</i>) behaviour to reduce birdstrike risks to aircraft

2007· article· en· W2131710563 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Baxter, Andrew P. Robinson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pest Management · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrantaBiologyForagingGooseMoultingSeasonal breederEcologyHabitatWaterfowlFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada Geese (Branta canadensis) were caught and ringed at 55 moult sites within 13 km of a UK airport between 1999 and 2004. More than 2500 visits were subsequently made to some 300 sites, resulting in over 10 000 re-sightings of individual birds. The breeding, moulting and foraging ecology of individuals was used to assist in the development of a management plan to help reduce the birdstrike risk to aircraft operating out of the airport. Canada Geese were struck on 11 occasions by aircraft between 1994 and 2004. Strikes were not randomly distributed throughout the year, with four incidents occurring during the pre-breeding season and seven in the post-moult period. The breeding and moult locations of birds that were known to be involved in transiting either the airfield or its approaches were identified. Management actions including egg oiling, direct deterrence and habitat change were instigated and the effects monitored. A significant reduction in the risk to flight safety was achieved through the use of an integrated strategy based on rigorous research and monitoring protocols. This paper discusses the results of monitoring and their use to drive the management regime.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Pest ManagementMême sujetAvian ecology and behaviorTravaux en français237 207