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Enregistrement W404827843 · doi:10.22621/cfn.v125i3.1221

Presence of Mammals in Ontario, Canada, Verified by Trail Camera Photographs Between 2008 and 2010

2011· article· en· W404827843 sur OpenAlexaffvenueabout
Rick Rosatte

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensTrent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdocoileusUrsusCanisSciurus carolinensisGeographyCamera trapWildlifeSnowshoe hareVulpesWhite (mutation)ZoologyBiologyEcologyPredationPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trail cameras were used to determine the presence of medium to large-sized wild mammals in Ontario between 2008 and 2010. A total of 27 different species of mammals across the province were photographed during 17308 trail-camera-nights. Presence indices (photographs per trail-camera-night) for the areas sampled in southern Ontario were highest for the following species: White-tailed Deer (Odocoileus virginianus), Raccoon (Procyon lotor), Coyote (Canis latrans), Eastern Gray Squirrel (Sciurus carolinensis), and Red Squirrel (Tamiasciurus hudsonicus). Presence indices for the areas sampled in northern Ontario were highest for White-tailed Deer, American Black Bear (Ursus americanus), Moose (Alces alces), Snowshoe Hare (Lepus americanus), and Red Squirrel. Trail camera photographs depicted extensive use of snowmobile trails by wildlife in southern Ontario.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,064

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,169 · 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
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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