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Enregistrement W3153945651

Are carrion resources as scarce as we think

2020· article· en· W3153945651 sur OpenAlexaboutno aff
Madison A. Laprise, Sherah L. VanLaerhoven, Alice Grgicak‐Mannion

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarrionGeologyPaleontology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As humans, we tend to focus on the greener, living aspects of the environment and often forget the other side filled with death and decay. Carrion, the decaying flesh of dead animals, is a nutrient-rich, spatially patchy ephemeral resource, relied upon as a food by a variety of organisms. As a patchy and finite resource, carrion's availability and distribution are unpredictable. Some factors that can influence the availability and production of carrion include predation, old age, and anthropogenic causes. Feeding on these resources are many scavengers, both facultative and obligate, vertebrate and arthropod. A primary consumer of carrion are blow flies (Diptera: Calliphoridae); often the first organisms to arrive at a decaying carcass. There are at least 11 blow fly species in SW Ontario, all requiring carrion resources for immature larval development yet manage to co-exist on what has been stated to be a rare, patchy ephemeral resource. My thesis will be testing the hypothesis that carrion resources are not as rare as previously considered and may be predicted using land-use attributes. Specifically, I will be using geospatial technology to model land-use attributes in the urban and rural areas of Essex County, Ontario. Some distinct elements of land-use being examined include farm, residential, commercial, and conservation. Following this, sites will be randomly chosen to trap blow flies across the gradient of land-use predicted to influence carrion availability, measuring blow fly species diversity along this gradient. This knowledge furthers our understanding of blow fly co-existence across a spatial and temporal landscape.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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