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Enregistrement W2485593797

The habitat association of bats in the South Okanagan Valley, British Columbia, Canada: Radar-acoustic surveys to assess the use of vineyards by insectivorous bats (Vespertilionidae)

2016· dissertation· en· W2485593797 sur OpenAlexfundaboutno aff
Marie Madeleine Edna Danielle Dagenais

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésInsectivoreGeographyHabitatEcologyForestryBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

British Columbia’s South Okanagan has an expanding wine industry and supports the greatest diversity of bats in Canada. I surveyed bat activity in six matched pairs of vineyards and adjacent natural sagebrush habitats during the summer of 2013 using a unique radar-acoustic system, which I described and evaluated. By evaluating the characteristics of radar tracks and combining radar and acoustic data, I was able to compare bat activity over the habitats. Target parameters (height, speed, and relative size measured as Signal-to-Noise Ratio) had similar distributions in both habitats. There was no statistical difference between habitats in mean target track length per unit area or in the mean number of acoustic ‘individual bat passes’, nor did these measures differ between surveys in early (bat pregnancy and parturition), middle (lactation) and late summer (pup fledging). My results suggest that the amount of bat activity over vineyards and natural habitats is similar; however the use of habitat by bat species differs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, 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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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