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Enregistrement W2611471938 · doi:10.1071/am16050

Aspects of the ecology of the Atherton antechinus (Antechinus godmani) living in sympatry with the rusty antechinus (A. adustus) in the Wet Tropics, Queensland – a trapping and radio-tracking study

2017· article· en· W2611471938 sur OpenAlexaff
Geoffrey C. Smith, Kath Means, S. K. Churchill

Notice bibliographique

RevueAustralian Mammalogy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEcologyNest (protein structural motif)Arboreal locomotionSympatryZoologySympatric speciationHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ecology of the geographically restricted Atherton antechinus (Antechinus godmani) is poorly known. This trapping and radio-tracking study provides historical baseline information on its ecology. The Atherton antechinus foraged primarily at night in deep leaf litter and rotting logs. The sympatric, smaller rusty antechinus (A. adustus) was arboreal and active both day and night, suggesting resource partitioning between species. The diet of the Atherton antechinus included a significant component of beetles, centipedes, spiders, cockroaches, crickets, and ants; minor items included a frog and a skink. Declines in male condition of both antechinus species occurred in June–July. Free-living young of the rusty and the Atherton antechinus were first trapped in November and January, respectively. Minimum convex polygon home ranges for the Atherton antechinus were 2.5–5.8 ha for males and 3.6 ha for a female. Multiple nest sites were used by individual Atherton antechinuses with simultaneous sharing of nests observed only between sexes. A home range of a single female was overlapped by the home ranges of numerous males. The Atherton antechinus prefers contiguous areas of wet tropical upland rainforest with old-growth characteristics, including large old trees for nest sites, fallen woody debris and deep leaf litter for foraging. The impacts of climate change could be devastating.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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