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Enregistrement W2755384446 · doi:10.1139/cjz-2016-0239

Effects of environmental variables on the calling behaviour of Northern Leopard Frogs (<i>Lithobates</i> <i>pipiens</i>) in Alberta, Canada

2017· article· en· W2755384446 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marcus Sommers, Lea A. Randall, Robert M. R. Barclay

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Wildlife FederationCenovus Energy
Mots-clésBiologyLithobatesLeopardPhenologyLeopard frogphotoperiodismTemperate climateEcologyNocturnalRelative humidityZoologyAmphibianGeographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breeding behaviour of Temperate Zone amphibians is influenced by environmental variables, but the initiation of calling (phenology) and influences on calling activity may vary with species and region. We investigated the influence of the timing of ice melt, water temperature, and photoperiod on the breeding phenology of the Northern Leopard Frog (Lithobates pipiens (Schreber, 1782)) in southern Alberta, Canada, using automated recording units. We also examined the influence of wind speed, relative humidity, water temperature, and time of day on calling activity. The initiation of calling varied by 13 days at our three sites, suggesting that calling was influenced more by water temperature and timing of ice melt than photoperiod. Calling was first observed 8–11 days after ice melt at water temperatures of 7.5–8 °C at our sites. No calling was detected at water temperature <5 °C. We recorded nocturnal and diurnal calling at all sites; >50% of calling was diurnal, even on days with warm overnight temperatures. Calling activity was influenced by time of day, water temperature, wind, and relative humidity. Our results suggest that date of initiation of calling varies considerably among breeding ponds and that the time of day of peak calling varies with both site and water temperature.

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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,254

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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