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Enregistrement W2884026426 · doi:10.1525/cse.2018.001131

Managing Populations, Diseases, and Landowner Perceptions of Prairie Dogs for Black-Footed Ferret Reintroduction

2018· article· en· W2884026426 sur OpenAlexaff
Anne Marie Casper, Dorothy P. Hill, Melanie Rathburn

Notice bibliographique

RevueCase Studies in the Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrairie dogCynomys ludovicianusEndangered speciesBiologyEcologyKeystone speciesWildlifeGrasslandThreatened speciesHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The black-footed ferret (Mustela nigripes) is one of the rarest mammal species in North America. Captive breeding has prevented extinction of this species, but successful reintroduction of ferrets into their native grassland habitat is a complex endeavor. As specialist predators, ferrets depend almost exclusively on prairie dogs (Cynomys spp.) for both food and shelter, so successful black-footed ferret reintroduction hinges on maintaining large colonies of prairie dogs. However, prairie dogs are also considered agricultural pests and are often subjected to eradication programs. These eradication programs hamper efforts to reintroduce ferrets and disrupt the valuable ecosystem services prairie dogs provide in their role as both keystone and foundation species. Even when agreements are reached to maintain prairie dog colonies, plague (Yersinia pestis), which infects both prairie dogs and ferrets, can threaten the success of a ferret reintroduction program. We describe the research on the complex ecological relationships and socio-environmental challenges of reintroducing endangered black-footed ferrets, with a focus on the most abundant prairie dog species, the black-tailed prairie dog (Cynomys ludovicianus).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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