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Enregistrement W2132290576 · doi:10.14430/arctic482

Population Estimate for the Bluenose-East Caribou Herd Using Post-calving Photography

2004· article· en· W2132290576 sur OpenAlexvenueno aff
Brent R. Patterson, Benjamin T. Olsen, Damien O. Joly

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerdGeographyWoodland caribouIce calvingPopulationAerial surveyAbundance (ecology)FisheryPhysical geographyEcologyBiologyDemographyPredationCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic and spatial analyses suggest that what was previously described as the Bluenose herd of barren-ground caribou (Rangifer tarandus groenlandicus) comprises three separate populations. Of these, the Bluenose-East caribou herd (BECH) has received little coverage in past surveys. Existing estimates of abundance suggested that current harvest rates of Bluenose-East caribou (~5000 animals/year) might be excessive. We used post-calving photography in June-July 2000 to estimate the size of the BECH. A maximum of 33 radio-collared caribou were available for location in June 2000. We located 30 of these caribou and photographed distinct groups containing 23 collared individuals. Excluding caribou assumed to belong to the neighboring Bluenose-West herd, we photographed a minimum of 84 412 adult and 4193 calf caribou. Using a simple mark-recapture model to account for caribou associated with collared individuals not photographed, we calculated an estimate of 104 000 ± 22 100 (95% CI 84 412 - 126 100) non-calf caribou. A recently published stochastic model produced a considerably higher and more variable estimate of 208 700 (95% CI 112 600 - 474 700). In March 2001, we deployed seven more radio collars in anticipation of repeating the census in 2001, but poor weather conditions precluded the formation of large aggregations. Present densities of Bluenose-East caribou seem high, and we recommend regular monitoring of body condition to assess the potential for a forage-induced population crash.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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