Discriminating between Eggs of Herring Gulls (<i>Larus argentatus</i>) and Great Black-Backed Gulls (<i>Larus marinus</i>) in Eastern Canada
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
Distinguishing among eggs of large gull species in mixed colonies is difficult because egg size is variable, size ranges overlap and colors are similar. Regional and yearly differences in egg size of Herring Gulls (Larus argentatus) were compared among three regions (Bay of Fundy, Newfoundland, and low Arctic). In two of these regions (Newfoundland and Bay of Fundy), eggs of Herring Gulls and Great Black-backed Gulls (L. marinus) were measured and discriminant analysis models were created to distinguish between the eggs of these two species. Egg dimensions of Herring Gulls decreased from low Arctic (largest) to Bay of Fundy to Newfoundland (smallest). In both species, where a = first-laid egg, b = second-laid, and c = third-laid, a- and b-eggs were of similar size, but c-eggs were significantly smaller; measurements of a- and b-eggs were pooled. The only annual differences were in a- and b-eggs (treated separately) in Newfoundland; there were no annual differences in c-eggs or in a/b-eggs combined. There were regional differences in a/b-eggs combined, but not in c-eggs. Three separate discriminant function models were created for Newfoundland a/b-eggs, Bay of Fundy a/b-eggs, and Newfoundland/Bay of Fundy c-eggs. Models discriminated 90% or more of the eggs. Length and diameter differ between species and must both be measured to discriminate between Herring and Great Black-backed gull eggs; diameter alone is not reliable. Future application of such models will improve identification of clutches in field situations and lead to more accurate gull population estimates.
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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) | 0,001 | 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