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Enregistrement W2165733064 · doi:10.1525/auk.2010.10033

A Hard Look at Blood Sampling of Birds

2010· article· en· W2165733064 sur OpenAlexaff
Margaret A. Voss, Dave Shutler, Jacob Werner

Notice bibliographique

RevueThe Auk · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBird parasitology and diseases
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSampling (signal processing)PermissionPolitical scienceLibrary scienceArtGeographyLawArt historyEngineeringComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, Mary and Charles Brown () published an eye-opening study on adult Cliff Swallows (Petrochelidon pyrrhonota) wherein they estimated that blood sampling led to a -% decrease in survival.This is a staggering estimate that few would have anticipated.Moreover, it promises to provoke a thorough and critical reevaluation of the consequences of blood sampling, which we welcome.Blood sampling is well established as a standard tool in ornithological research; a recent Google Scholar search produced , references for the term "avian blood samples."Sheldon et al. () reviewed numerous uses of blood sampling, including () its necessity for understanding fundamentals of avian physiology such as endocrinology (Wingfield et al. ), metabolism (Schekkerman and Visser ), and parasitology (Dawson and Bortolotti ); () its value as a source of DNA for population genetics or evolutionary studies (e.g., Irwin et al. , Hellgren et al. ); () the stable-isotope record it provides for connecting migrant breeding populations with their wintering sites and for describing diet (e.g., Rubenstein and Hobson ); and () its use in tracking infectious diseases such as avian influenza, malaria, and West Nile virus (e.g., Gancz et al. ).A curtailment of blood sampling would severely hinder-and, in many cases, completely impede-important lines of inquiry in myriad areas of ornithology, including behavior, conservation, ecology and evolution, and physiology.It is therefore important that the Browns' recent findings be put into perspective while we reexamine accepted blood-sampling protocols.Here, we remind readers of the potential consequences of blood sampling, suggest ways to mitigate some of these consequences, and advocate additional research to further refine our field sampling techniques.We hope that this will provide some perspectives on the Browns' () findings and stimulate further discussion.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,008

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations68
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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