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Enregistrement W2586696352 · doi:10.34080/os.v23.22582

Censuses of autumn staging and wintering goose populations in Sweden 1977/1978—2011/2012

2013· article· en· W2586696352 sur OpenAlexaboutno aff
Leif Nilsson, Hakon Kampe-Persson

Notice bibliographique

RevueOrnis Svecica · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNaturvårdsverket
Mots-clésBrantaGooseWaterfowlAnatidaeGeographyBarnacleFisheryEcologyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field choice was recorded during counts of geese in South-west Scania, South Sweden in autumn (October and November) and in winter (January), 1977/1978—2011/2012. Sugar beet spill was the most important field type in autumn and during the last ten years also in winter. Bean Geese Anser fabalis used this food source when the study started while Canada Geese Branta canadensis, Greylag Geese Anser anser, White-fronted Geese Anser albifrons and Barnacle Geese Branta leucopsis followed during the years 1987—2001. Potatoes were mainly used when fields with sugar beet spill were unavailable. Cereal stubbles were mainly used in autumn and to a quite low extent. Winter cereals were heavily used by most species in both autumn and winter during the first 15 years but less so thereafter. Grasslands were mainly used in winter, to a large extent by White-fronted Geese and to a quite high extent by Bean Geese and Barnacle Geese. The total use of oilseed rape was low, mainly by Canada Geese that utilised fields with no-till when the ground was snow-covered.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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