In Defense of Field Experiments: Response to Askham and Godfrey (2014)
Notice bibliographique
Résumé
Two knowledgeable colleagues have taken exception to some research conducted by us on Canada geese (Branta canadensis) published in the last issue of Human–Wildlife Interactions (Dieter et al. 2014). We appreciate the opportunity to respond. Regarding bird feeding behavior, Askham and Godfrey were correct in their assertion that evaluation of bird behavior on agricultural crops is poorly understood. Birds will indeed sometimes feed on plants treated with a chemical repellent if they have no other choice. However, the authors cite unpublished data (by Askham) stating that 32 times the recommended amount of methyl anthranilate (MA) was needed to prevent birds from feeding after food deprivation (in a pen trial, we assume, since it was not stated). . . . The research project we reported on was conducted to determine if there was a chemical that works to deter crop damage by geese in field conditions in South Dakota. Because we found that anthraquinone showed some promise, we are now working on refining recommendations as to use of the chemical. We are currently examining application rates, timing of application, number of applications needed, and area of the field that needs treatment. We do not have any vested interest in specific chemical companies. In fact, we would prefer it if no additional chemicals were introduced into the environment. However, the application of a chemical that works well to deter crop damage would be welcomed by farmers, game managers, and sportsmen alike. The use of an effective chemical to deter crop damage by geese may be preferable to some of the current lethal management techniques being used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,080 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,051 | 0,055 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,011 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».