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Enregistrement W3174602895 · doi:10.1139/cjz-2020-0191

Ideal free eagles: Bald Eagle (<i>Haliaeetus leucocephalus</i>) distribution in relation to Pacific salmon (<i>Oncorhynchus</i> spp.) availability on four spawning rivers

2021· article· en· W3174602895 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kristen Walters, John D. Reynolds, Ronald C. Ydenberg

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaDirectorate for Biological SciencesMitacsSimon Fraser University
Mots-clésBald eagleEagleOncorhynchusFisheryAbundance (ecology)BiologySeasonal breederPredationAccipitridaeEcologyGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The movement of individuals according to the availability of resources has a fundamental effect on animal distributions. In the Pacific Northwest, Bald Eagles (Haliaeetus leucocephalus (Linnaeus, 1766)) rely heavily on scavenging opportunities during the non-breeding period, and their distribution and movements are thought to be strongly influenced by the availability of post-spawning Pacific salmon (genus Oncorhynchus Suckley, 1861) carcasses. We surveyed the abundance of eagles and salmon on four adjacent rivers on Vancouver Island, British Columbia, Canada, during the 2017 fall spawning season. Salmon began to arrive in late September, peaked in abundance in mid-November, and were absent after early December. The seasonal progression of Bald Eagle abundance matched that of salmon carcass availability. The slope of proportional eagle–salmon relationship was significantly positive, though lower than the 1:1 match predicted by Ideal Free Distribution theory. The numerical response of Bald Eagles to salmon abundance was elevated on one of the rivers, potentially due to physical features such as sandbars and mudflats that increased the availability of carcasses and provided access points for eagles.

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 enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,307

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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