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Enregistrement W2464650347 · doi:10.1139/cjfr-2015-0454

Wildlife monitoring in Finland: online information for game administration, hunters, and the wider public

2016· article· en· W2464650347 sur OpenAlexvenueno aff
Pekka Helle, Katja Ikonen, Anu Kantola

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeGeographyTransectChristian ministryService (business)The InternetAerial surveyEcologyCartographyBusinessPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Annual, nationwide monitoring of the grouse (hunted tetraonid birds) began in Finland at the beginning of the 1960s followed by systematic counts of mammal snow tracks in the late 1980s. The wildlife triangle scheme, started in 1989, gathers game monitoring data throughout the country. The system is based on a large network of triangles made up of 4 km transects (totaling 12 km per triangle) covering the entire country. The program involves an astonishing amount of fieldwork: about 10 000 km of transect line (about half of the established transects) is studied during every summer and winter count. The riistakolmiot.fi internet service was launched for the 2014 late-summer count. Via the internet, trained hunters can record their observations in a database and follow the progress of the count during the fieldwork period. In the public section of the website, anyone can view the results of ongoing counts. The internet service speeds up the collection of observations, simplifies the storing of data, and assists in preparing and sending the summary reports. Data provided by the wildlife triangle scheme are utilized by the European Union, the Ministry of Agriculture and Forestry, and other game administrative organizations, as well as hunting clubs and the general public. Annual results of the late-summer monitoring procedure are used immediately when deciding on the restrictions to the forthcoming grouse hunting season, which is due to begin just a few weeks later.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,027

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations43
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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