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Enregistrement W3119276873 · doi:10.1139/cjz-2020-0167

Demographical and morphological differences among coyotes (<i>Canis latrans</i>) relative to sampling method

2021· article· en· W3119276873 sur OpenAlexafffundvenue
Dave Shutler, Jenna Marie Priest, Donald T. Stewart, Michael Boudreau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCanisBiologyTraitPopulationDemographyUngulateZoologyMark and recaptureStatisticsEcologyMathematicsHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collection methods can be biased, leading to misperceptions of population composition. We tested if collection method (footholds, snares, and shooting) gave different perceptions of demography or morphology of 3539 eastern coyotes (Canis latrans Say, 1823). We found no differences in sex ratios of animals among methods, but did find some evidence that younger, lighter, and smaller animals were more likely to be collected by footholds than with snares. Female reproductive histories (placental scars) did not differ among methods. In a subsample of 232 animals, we found no evidence of differences in helminth parasitism relative to collection method. Overall, our large sample for the non-parasite analyses facilitated finding statistical significance; the biological implications hinge on the precision required in estimating population composition and the focal characteristics being compared. For example, mass was 5.3% lower for coyotes caught with footholds versus snares and 10.4% lower for coyotes caught with footholds versus being shot, whereas linear trait measurements of coyotes caught with footholds were generally smaller by at most 4.5% compared with other methods (broadly consistent with linear versus volumetric measurements). Our study provides important baseline information for making inferences about populations of coyotes (and other species) sampled using only a single collection method.

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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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