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Enregistrement W2505603827

A Comparison of Constant-effort Mist Netting Results at a Coastal and Inland New England Site during Migration

2004· article· en· W2505603827 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher C. Rimmer, Steven D. Faccio, Trevor L. Lloyd-Evans, John M. Hagan

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - University of South Florida (University of South Florida) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyNettingPopulationEcologyDemographyPhysical geographyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compared population trends from spring and fall migration capture data from two constant-effort banding stations in New England: one coastal (Manomet Center for Conservation Sciences, hereafter Manomet) and one inland (Vermont Institute of Natural Science, VINS). Data were examined for two time periods, 1981-1992 and 1986-1992. Twelve-year population trends were compared to regional Breeding Bird Survey (BBS) data for the same period. The two migration data sets showed little congruence. Of 22 species examined, Manomet data showed significant declines in 11 during one or both seasons, whereas seven species increased significantly at VINS. The number of significant trends at both sites increased between a 7-year and a 12-year sample. Among six species that were strictly transient at the two sites, five showed the same 12-year trend in fall. In general, Manomet tracked BBS data from the Northern Spruce-Hardwood region reasonably well, while VINS more closely tracked BBS trends from Northern New England. Neither site correlated well with BBS trends from Quebec. VINS captured significantly higher proportions of adult birds than did Manomet in 81% of species examined. However, the two sites tracked trends in age ratios largely independently. Several factors appeared to account for the weak congruence between sites, and we discuss the limitations in comparing these two data sets.

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)0,002
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations7
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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