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Enregistrement W2528133964 · doi:10.1111/ibi.12417

Flyway population delineation in Taiga Bean Geese <i>Anser fabalis fabalis</i> revealed by multi‐element feather stable isotope analysis

2016· article· en· W2528133964 sur OpenAlexaff
Anthony David Fox, Keith A. Hobson, Adriaan de Jong, Kevin J. Kardynal, Geoff Koehler, Thomas Heinicke

Notice bibliographique

RevueIbis · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaWestern University
Organismes subventionnairesCarl Tryggers Stiftelse för Vetenskaplig Forskning
Mots-clésFlywayFeatherPopulationTaigaFlight featherWaterfowlBiologyIsotope analysisAnatidaeZoologyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fundamental to effective management of migratory waterbird populations is an understanding of their flyway delineation. Taiga Bean Geese Anser fabalis fabalis wintering in NW Denmark, Scotland and England are considered to originate from northern and central Sweden, southern and central Norway (‘Western flyway’), those wintering in southern Sweden, NE and southern Denmark are considered to originate from northern Fennoscandia and western Russia (‘Central flyway’), and those wintering in eastern Germany and Poland (which show far less favourable conservation status) are thought to come from western Siberia (‘Eastern 1 flyway’), although evidence to demonstrate this has largely been lacking. Evidence for different natal and moult origins of Taiga Bean Geese was investigated using stable isotope analyses of feathers of four elements (δ2H, δ13C, δ15N and δ34S). There were significant differences in isotopic composition of feathers from Swedish (Central) and German (Eastern 1) wintering populations and those moulting in Sweden in late summer (Western), which validated the three proposed major management flyway units above. The strong continental gradient in the stable hydrogen isotope ratios in precipitation (δ2Hp) across the region was used to assign wintering birds geospatially to natal and moulting origin, indicating separate natal and moulting areas for German (n = 37, from western Siberia) and Swedish (n = 20, Fennoscandia and more western Russia) wintering birds. These results confirm the largely discrete nature of these three flyways and contribute significantly to our ability to deliver effective targeted and appropriate research, monitoring and management actions throughout the ranges of these flyways.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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