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Enregistrement W2253137025

Demographic analyses of a Trumpteter Swan Cygnus cygnus buccinator population in Western USA

2013· article· en· W2253137025 sur OpenAlexaboutno aff
Carl D. Mitchell, Ruth Shea, Dave C. Lockman, Janissa R Balcomb

Notice bibliographique

RevueWildfowl (Wildfowl & Wetlands Trust) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlockPopulationGeographyPopulation declineEcologyBiologyDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trumpeter Swan surveys have been conducted in the northern Rocky Mountain region of the U.S.A. since 1929. Survey timing and methods have varied. Two aerial censuses, in September and February, are currently used to monitor population size, recruitment and distribution of the Rocky Mountain Population, its two subpopulations, and several component flocks. The Tristate subpopulation increased from 69 trumpeter swans in 1932 to 627 in 1954. It then began to fluctuate widely around a mean of 536 swans. Despite the fluctuations, the slope of the Tristate subpopulation from 1950 to 1989 is not different than zero. The subpopulation currently numbers 565. Annual fluctuations are due primarily to variations in recruitment rates. Although numbers increased and fluctuated, flock distribution remains relatively stable. In September, Montana contains 65.6%, Idaho 11.4% and Wyoming 23.0% of the Tristate subpopulation. The Interior Canada subpopulation has increased from approximately 200 in 1974 to about 1,150 in 1989. Most of these migratory swans winter in Idaho. The increase in numbers has resulted in shifts in wintering distribution. Montana hosts more swans and a declining percentage of the total Rocky Mountain Population (35.6% ). Idaho winters more swans and an increasing percentage of the total (49.8%). Wyoming numbers have increased, but it continues to winter about the same percentage (12.5%) of the winter population. Shifts are due to over-crowding and/or forage depletion on traditional wintering sites, poor weather conditions, low water levels, varying ice conditions, and differential recruitment by flocks using specific traditional sites. The two seasonal censuses allow close monitoring of demographic patterns, evaluation of management procedures, and formulation of research needs.

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)0,000
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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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