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Distribución y abundancia de las aves playeras en planos intermareales del Parque Nacional Natural Sanquianga y la bocana de Iscuandé, Nariño (Colombia), entre 2009 y 2020

2020· article· es· W3116010039 sur OpenAlexfundno aff
Richard J. Gonzalez, Diana Eusse‐González, Natasha Valencia

Notice bibliographique

RevueBoletín de Investigaciones Marinas y Costeras · 2020
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

11 % de las aves playeras del corredor migratorio del Pacífico americano están disminuyendo y otro 46 % no cuenta con información para estimar su estado poblacional. Para entender la magnitud y las causas de estos cambios, se requiere información de sitios de concentración como la bocana de Iscuandé (IS) y el Parque Nacional Natural Sanquianga (PNNS). Para caracterizar la composición de las comunidades de aves playeras en estos sitios, se analizaron diez años de conteo. A partir de la abundancia proporcional, la prevalencia y la densidad media de cada localidad, se evaluó si existían diferencias entre sitios con diferente influencia marina y del río Patía. IS aportó el 63 % de la abundancia promedio, siendo el 80 % aves playeras pequeñas. En PNNS, la abundancia se repartió 40-60 % entre aves grandes y pequeñas, y la contribución de cada bocana fue proporcional al área muestreada. Estos resultados muestran que los dos sitios tienen comunidades diferentes de aves playeras. Esta heterogeneidad espacial tiene importantes implicaciones ecológicas y de conservación. El recambio en la composición taxonómica y por grupos de tamaño de aves playeras sugiere diferencias en el hábitat intermareal y en los organismos que lo habitan, lo que ofrece alternativas para la conservación de diferentes especies.

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 enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,792

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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