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Enregistrement W2732157208

FACTORS AFFECTING DISTRIBUTION AND DETECTION OF BOREAL CHORUS FROGS (Pseudacris maculata) AND WOOD FROGS (Rana sylvatica) AT CAPE CHURCHILL, MANITOBA

2006· article· en· W2732157208 sur OpenAlexfundaboutno aff
Nicholas R Mannan, Gad Perry, David E. Andersen, Clint W. Boal

Notice bibliographique

RevueUniversity of Minnesota Digital Conservancy (University of Minnesota) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyParks CanadaTexas Tech University
Mots-clésAmphibianEcologyCapeBorealTaigaPopulationHabitatChytridiomycosisGeographyHabitat destructionPredationBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amphibian populations are declining globally (Jennings and Hayes 1985, Beebee
\net al. 1990, Blaustein and Wake 1990). Disease, introduced predators, ultraviolet
\nradiation, pollution, environmental change, and habitat loss and degradation have been
\nsuggested factors responsible for amphibian population declines (Jennings and Hayes
\n1985, Beebee et al. 1990, Laurance et al. 1996, Pounds et al. 2006). However, the
\nrelative importance of each potential factor is often unknown in specific cases. Because
\nthe processes that underlie amphibian declines are not well understood, collaborative
\nefforts, such as the North American Amphibian Monitoring Program (NAAMP), have
\nbeen developed to collect basic ecological data, and to systematically monitor amphibian
\npopulation trends. Despite efforts such as the NAAMP, there are still many areas where
\namphibian surveys have not been conducted and little is known about local populations.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,152 · 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.

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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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