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Enregistrement W3198821482 · doi:10.20383/101.0251

Data files for "An assessment of run-of-river hydroelectric dams on mountain stream ecosystems using the American dipper as an avian indicator"

2021· article· en· W3198821482 sur OpenAlexaboutno aff
Veronica Silverthorn, Christine A. Bishop, John E. Elliott, Christy A. Morrissey

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDipperSTREAMSHydroelectricityEnvironmental scienceRiver ecosystemHydrology (agriculture)EcosystemGeographyFisheryEcologyBiologyGeologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We monitored American dipper populations over two years at stream sites with and without Run-of-River (RoR) dams across three watersheds in coastal British Columbia, Canada. From September to November of 2014 and 2015, 99 adult dippers (n=48 in 2014 and n=51 in 2015, plus 3 recaptures from 2014) were banded at 13 (7 regulated, 6 unregulated) of the 14 study streams. Blood and feathers were collected during banding for mercury and stable isotope analysis. Streams were surveyed after initial banding attempts in the fall of 2014, during the spring of 2015 (before and after the freshet), and again during the fall of 2015. Density surveys followed the unreconciled independent double-observer approach to target American dippers, whereby each observer keeps a separate tally of all observations to facilitate an estimation of detection probability. We also applied the same method to other aquatic bird species and counted them during each survey. Survey data was used to compare density, seasonal occupancy, and assess differences in year-round residency and philopatry in dippers at regulated and unregulated streams. Dataset for publication "An assessment of run-of-river hydroelectric dams on mountain stream ecosystems using the American dipper as an avian indicator" Ecological Indicators 93 (2018) 942–951. Available at https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.05.086

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,025

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,320 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission1
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