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Enregistrement W2567355713 · doi:10.1071/am16009

A conceptual framework for habitat use and research priorities for the greater bilby (Macrotis lagotis) in the north of Western Australia

2016· article· en· W2567355713 sur OpenAlexaff
Viki A. Cramer, Martin A. Dziminski, Richard Southgate, Fiona M. Carpenter, Ryan J. Ellis, Stephen van Leeuwen

Notice bibliographique

RevueAustralian Mammalogy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeHabitatEcologyBiologyWildlife conservationBandicootConservation biologyEnvironmental resource managementMarsupial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known of the area of occupancy, extent of occurrence, abundance, density or habitat use of the greater bilby (Macrotis lagotis) in the north of Western Australia. To seek broad collaborative agreement on a research agenda, the Western Australian Department of Parks and Wildlife hosted a workshop where research priorities were identified through a facilitated process. Five key areas for future research effort were identified: (1) refine survey methods, (2) improve understanding of habitat use, (3) improve understanding of the genetic structure of (meta)populations, (4) improve understanding of the threat posed by introduced predators and herbivores, and (5) improve understanding of how fire regimes affect bilby conservation. A conceptual model describing the main landscape components thought to be influencing distribution is used to reconcile existing knowledge, link research priorities for the bilby in the north of Western Australia, and guide the development of an integrated program of research. The broad nature of the priorities reflects the limited knowledge of bilbies in the north of the state; however, this research program provides an opportunity to increase knowledge to enact both species- and ecosystem-focused approaches to conservation, and potentially contributes towards the implementation of more dynamic conservation approaches for mobile species.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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