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Enregistrement W4221043789 · doi:10.5281/zenodo.6325814

Integrating data types to estimate spatial patterns of avian migration across the Western Hemisphere

2022· article· en· W4221043789 sur OpenAlexaff
Timothy D. Meehan, Sarah P. Saunders, William V. DeLuca, Nicole L. Michel, Joanna Grand, Jill L. Deppe, Miguel F. Jimenez, Erika J. Knight, Nathaniel E. Seavy, Melanie Smith, Lotem Taylor, Chad Witko, Michael E. Akresh, David R. Barber, Erin M. Bayne, James C. Beasley, Jerrold L. Belant, Richard O. Bierregaard, Keith L. Bildstein, Than J. Boves, John N. Brzorad, Steven C. Campbell, Antonio Celis‐Murillo, Hilary A. Cooke, Robert Domenech, Laurie J. Goodrich, Elizabeth A. Gow, Aaron M. Haines, Michael T. Hallworth, Jason Hill, Amanda M. Holland, Scott Jennings, Roland Kays, D. Tommy King, Stuart A. Mackenzie, Peter P. Marra, Rebecca A. McCabe, Kent P. McFarland, Michael McGrady, Ron Melcer, D. Ryan Norris, Russell E. Norvell, Olin E. Rhodes, Christopher C. Rimmer, Amy L. Scarpignato, Adam Shreading, Jesse L. Watson, Chad B. Wilsey

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensBirds CanadaWildlife Conservation Society CanadaUniversity of GuelphUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern hemisphereGeographySpatial ecologyBird migrationCartographyPhysical geographyBiologyEconomic geographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species-specific raster layers of the integrated index that combines eBird, band re-encounter, and tracking datasets using least-cost paths to illustrate spatial patterns of migration for 12 bird species during 2 migratory seasons (spring and fall). These raster layers are the product of the modeling framework developed in "Integrating data types to estimate spatial patterns of avian migration across the Western Hemisphere" published by Meehan et al. in Ecological Applications in 2022.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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