Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
LARGE-SCALE, LONG-TERM PROGRAMS to monitor bird abundance have provided the foundation for many of our most successful programs to study and conserve bird populations (Brown et al. 2001, Williams et al. 2002, Kushlan et al. 2002, Rich et al. 2004, U.S. Fish and Wildlife Service 2004). Those programs help identify species at risk and limiting factors, suggest and help evaluate management approaches, and document recovery at the regional and rangewide scale. It is difficult to think of a major wildlife issue for which monitoring has not provided essential information. Yet despite the critical role of bird monitoring programs, many of them are poorly designed and coordinated, and many improvements could be made at relatively low cost. In a welcome addition to the bird-monitoring literature, Conway and Gibbs (2005) describe improved methods for surveying secretive marsh birds. Their study is notable because it is based on >16,000 point counts contributed, at the authors' request, by 15 cooperators working on 12 species in 10 states. Only by recruiting collaborators (they wrote to more than 100 authors) could Conway and Gibbs have compiled such a large and spatially extensive database on that relatively unknown group of birds. Their specific question was whether secretive marsh birds are best monitored by broadcasting calls, listening passively, or doing both. Most of their collaborators used both methods, so Conway and Gibbs (2005) used differences in numbers recorded during passive and active periods, thereby excluding extraneous sources of variation such as site, observer, and weather. They also adjusted results to enable comparison of numbers that would have been recorded with periods of equal duration. They compared number recorded per
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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