Notice bibliographique
Résumé
Improving knowledge on threatened species must be done in a manner that does not compromise individuals, and hence populations. The use of noninvasive techniques has great potential in the study and conservation of endangered species. With this end in mind, Evans and Yablokov have written Noninvasive Study of Mammalian Populations. The book is mostly an English-language expansion and revision of their 1983 Russian monograph on cetacean color patterns (Evans and Yablokov 1983). Their approach was motivated by a need to develop less intensive, and nonlethal, ways to study endangered species. The authors have researched cetacean color pattern since the early 1970s. However, noninvasive identification techniques were certainly not new at the time, because cattle breeders have used nose prints to identify individual bulls and their offspring since antiquity (Preface, p. 7). The authors use this book to describe the “phenetics approach” (Timofeev-Ressovsky and Yablokov 1973) as a noninvasive way to study mammal populations. This approach was developed in Russia based on the oldest genetic conception of single characters. A phene may be morphological, physiological, or behavioral, and is “any discreet phenotypic character, which reflects the genotype of an individual and, by its frequency, reflects the genotypic composition of the population” (p. 15).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».