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Enregistrement W2996641250 · doi:10.4039/tce.2019.69

Stability of chewing louse (Phthiraptera: Amblycera and Ischnocera) populations infesting great horned owls (Aves: Strigidae)

2019· article· en· W2996641250 sur OpenAlexaffabout
Robert J. Lamb, Terry D. Galloway

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBird parasitology and diseases
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLouseBiologyAbundance (ecology)PopulationZoologyEcologyNymphDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The annual abundance of chewing lice (Phthiraptera) was recorded on great horned owls (Bubo virginianus(Gmelin), Aves: Strigidae) from 1994 to 2015 in Manitoba, Canada.Kurodaia magnaEmerson (Amblycera: Menoponidae) had a mean annual abundance about half that forStrigiphilus oculatus(Rudow) (Ischnocera: Philopteridae). Mean intensity, rather than prevalence, explained the variation in annual abundance. Temporal variation (measured as population variability) in abundance and mean intensity were high and similar (0.62–0.67), but lower for nymph to female ratio (0.36–0.38). Temporal variation of prevalence and sex ratio were higher forK. magna(0.34–0.35) than forS. oculatus(0.21–0.22), and typical for other louse species. The high temporal variability for abundance and mean intensity suggest lower year-to-year stability than exhibited by other chewing lice, but over 80% of this variability was due to sampling error resulting from small sample sizes in some years and extreme intensities in the aggregated distributions of intensity. The remaining variation, < 20%, revealed no significant differences in annual abundance or mean intensity among years, and therefore stable populations over 22 years. Populations of 12 species of chewing lice show lower temporal variability and therefore greater stability than three other insect taxa.

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)0,001
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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