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Enregistrement W3118939067 · doi:10.1101/2020.12.30.424870

Identifying, Protecting and Managing Stopover Habitats for Wild Whooping Cranes on U.S. Army Corps of Engineers Lakes

2021· preprint· en· W3118939067 sur OpenAlexaboutno aff
Chester A. McConnell

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of Engineers
Mots-clésWildlifeHabitatGrus (genus)GeographyEndangered speciesPopulationFisheryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Whooping Crane (Grus americana) is one of North America’s most endangered species. There is only one wild, self-sustaining migratory population of Whooping Cranes, the Aransas–Wood Buffalo population (AWBP). The birds of the AWBP migrate 4,000 km twice each year between their nesting grounds in northern Canada and their wintering grounds on the Texas Gulf Coast. During migration, AWBP Whooping Cranes must land at suitable ponds or wetlands to forage, rest or roost. The Whooping Crane Recovery Plan, developed by federal wildlife agencies in Canada and the USA, calls for the protection and management of Whooping Crane stopover locations within the migration corridor. Although major stopover areas have been protected, many other smaller sites remain to be identified. However, the Recovery Plan offers no specific entity to identify, protect and manage the latter. To address these deficiencies in information and activity, Friends of the Wild Whoopers partnered with the United States Army Corps of Engineers (USACE) within the AWBP migration corridor to share information about Whooping Cranes and their habitat needs and identify potential stopover locations on USACE properties that could be protected and managed for cranes. This partnership identified 624 potential stopover sites on 34 USACE lakes, principally in North and South Dakota, Nebraska, Kansas, Oklahoma and Texas, with commitments to manage the habitats as resources allow.

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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,378

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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