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Enregistrement W3214404728 · doi:10.1656/045.028.0403

Photographic Monitoring of Blooming of Critical Salt Marsh Nectar Sources by Citizen Scientists

2021· article· en· W3214404728 sur OpenAlexaffabout
Bridget A. Rusk, Liette Cormier, Serge Jolicoeur, Gail L. Chmura

Notice bibliographique

RevueNortheastern Naturalist · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversité de MonctonMcGill UniversityHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNectarBayButterflySalt marshPollinatorEcologyPhenologyMarshOrnamental plantShadingGeographyBiologyPollenPollinationArchaeologyWetlandComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate warming is likely to cause differential shifts in the phenology of pollinators and nectar sources. Detection of these shifts requires careful observation of emergence and peak populations of both the animals and plants involved. On salt marshes of Canada's Chaleur Bay, the potential for asynchronous appearance of the adults of the endangered butterfly Coenonympha nipisiquit (Maritime Ringlet) and its primary nectar sources has become a concern. We used citizen scientists and simple equipment to collect field observations of blooming of key nectar sources: Lysimachia maritima (= Glaux maritima) (Sea Milkwort), Limonium carolinianum (Sea Lavender, Carolina Sea Lavender, or American Thrift), and Solidago sempervirens (Seaside Goldenrod). These species have distinctly different flowering architectures that present varied challenges to observations of initiation of blooming and peak blossoming; therefore, our results have value to a diversity of environments. We show how techniques of remote sensing can be applied to analyze photographs collected by citizen scientists, thus providing records of peak blooming and eliminating observer bias. The success of photographic monitoring depends upon floral architecture and simple shading to prevent oversaturation of sunlight.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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