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Enregistrement W3088767289 · doi:10.7287/peerj.9846v0.1/reviews/3

Peer Review #3 of "Site selection by geese in a suburban landscape (v0.1)"

2020· peer-review· en· W3088767289 sur OpenAlexaboutno aff
Liviu G. Pârâu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)GeographySite selectionCartographyBiologyComputer sciencePolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundIn European and North American cities geese are among the most common and most visible large herbivores.As such, their presence and behaviour often conflict with the desires of the human residents.Fouling, noise, aggression and health concerns are all cited as reasons that there are "too many".Lethal control is often used for population management, however, this raises questions about whether this is a sustainable strategy to resolve the conflict between humans and geese, when paradoxically, it is humans that are responsible for creating the habitat and often providing the food and protection of geese at other times.We hypothesise that the landscaping of suburban parks can be improved to decrease its attractiveness to geese and to reduce the opportunity for conflict between geese and humans.Methods Using observations collected over five years from a botanic garden situated in suburban Belgium and data from the whole of Flanders in Belgium, we examined landscape features that attract geese.These included the presence of islands in lakes, the distance from water, barriers to level flight and the size of exploited areas.The birds studied were the tadornine goose Alopochen aegyptiaca (L.1766) (Egyptian goose) and the anserine geese, Branta canadensis (L.1758) (Canada goose), Anser anser (L.1758) (greylag goose) and Branta leucopsis (Bechstein, 1803) (barnacle goose).Landscape modification is a known method for altering goose behaviour, but there is little information on the power of such methods with which to inform managers and planners. ResultsOur results demonstrate that lakes with islands attract more than twice as many anserine geese than lakes without islands, but make little difference to Egyptian geese.Furthermore, flight barriers between grazing areas and lakes are an effective deterrent to geese using an area for feeding.Keeping grazing areas small and surrounded by trees reduces their attractiveness to geese. ConclusionThe results suggest that landscape design can be used successfully to reduce the number of geese and their conflict with humans.However, this approach has its limitations and would require humans to compromise on what they expect from their landscaped parks, such as open vistas, lakes, islands and closely cropped lawns.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3640,178

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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