Broadscale Assessment of Groundhog (Marmota monax) Predictions of Spring Onset No Better than Chance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Groundhog Day is a widespread North American ritual that marks the onset of spring, with festivities centered around animals that humans believe have abilities to make seasonal predictions. Yet, the collective success of groundhog Marmota monax prognosticators has never been rigorously tested. Here, we propose the local climate-predicted phenology of early blooming spring plants (Carolina spring beauty, or Claytonia caroliniana , which overlaps in native range with groundhogs) as a novel and relevant descriptor of spring onset that can be applied comparatively across a broad geographical range. Of 530 unique groundhog-year predictions across 33 different locations, spring onset was correctly predicted by groundhogs exactly 50% of the time. While no singular groundhog predicted the timing of spring with any statistical significance, there were a handful of groundhogs with notable records of both successful and unsuccessful predictions: Essex Ed (Essex, Connecticut), Stonewall Jackson (Wantage, New Jersey), and Chuckles (Manchester, Connecticut) correctly predicted spring onset over 70% of the time. By contrast, Buckeye Chuck (Marion, Ohio), Dunkirk Dave (Dunkirk, New York), and Holland Huckleberry (Holland, Ohio) made incorrect predictions over 70% of the time. The two most widely recognized and long-tenured groundhogs in their respective countries—Wiarton Willie (Canada) and Punxsutawney Phil (United States)—had success rates of 54% and 52%, respectively, despite over 150 collective guesses. Using a novel phenological indicator of spring, this study determined, without a shadow of a doubt, that groundhog prognosticating abilities for the arrival of spring are no better than chance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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