MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2520199662 · doi:10.1139/cjz-2016-0039

Diet and prey size selectivity of Semipalmated Plovers (<i>Charadrius semipalmatus</i>) in coastal Georgia

2016· article· en· W2520199662 sur OpenAlexafffundvenue
Melissa Rose, Lisa Pollock, Erica Nol

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTrent University
Mots-clésCharadriusPloverSalt marshBiologyCalidrisPredationForagingEstuaryEcologyHabitatTubifexZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined diet of nonbreeding Semipalmated Plovers (Charadrius semipalmatus Bonaparte, 1825) in the Cumberland Island estuary, Georgia, USA, through fecal sample analysis. We also examined prey size selectivity by Semipalmated Plovers for the most common prey item found in the fecal samples, which are polychaetes in the family Nereidae (= Nereididae). We compared the size distribution of polychaetes in Semipalmated Plover fecal samples from salt marshes and mudflats with the size distribution of polychaetes sampled from the two habitats. Semipalmated Plovers foraging on mudflats had less variable diets than those foraging on salt marshes, although the mean number of prey per Semipalmated Plover fecal sample was similar between the two habitats. Size selectivity by Semipalmated Plovers of nereid (= nereidid) polychaetes varied as a function of habitat, with Semipalmated Plovers eating larger polychaetes in salt marshes than in mudflats, although in both habitats Semipalmated Plovers avoided extremely small and (or) large ones. Semipalmated Plovers took fewer of the available prey groups and were more selective in sizes of the dominant prey group on mudflats, where prey densities were the highest. These observations are consistent with predictions from optimal foraging theory.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Zoology→Même sujetIsotope Analysis in Ecology→Travaux en français237 207→