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Enregistrement W4231874428 · doi:10.29173/bluejay5856

32nd annual Saskatchewan Christmas Mammal Count-2004

2005· article· en· W4231874428 sur OpenAlexaffvenueabout
Alan Р. Smith

Notice bibliographique

RevueBlue Jay · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMammalGeographyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mammal counts (Table 1) were received from 95 of the 99 localities submitting Christmas Bird Counts (CBC).The 33 species of mammals seen or heard on count day was second only to last year's 35 species and tied totals for 2002, 1995 and 1991.The most abundant mammal was the White-tailed Deer, closely followed by the Mule Deer.The American Red Squirrel and Pronghorn placed third and fourth.The most frequently seen mammals involved the White-tailed Deer on 71% of all counts, the Coyote on 59%, the American Red Squirrel on 53%, and the Mule Deer on only 38%.No new species were recorded, but the Least Chipmunk was recorded for only the third time and for the second year in a row.One was seen at Fort Qu'Appelle.The previous records include one seen at Archerwill and tracks noted at Saskatoon in 2003.Another good find for the Fort Qu'Appelle count was a Short-tailed Shrew.A Fisher on the Spinney Hill count was south of its normal boreal forest range.Although identified only by tracks, a Woodland Caribou at Candle Lake was of interest as was a den considered to be that of a Swift Fox in Grasslands National Park.For information on participants, weather, coverage and location of Christmas Mammal Counts see the CBC summary in this issue.Hie number of mammals actually seen or heard on count day is treated separately from those recorded by other means, or those recorded during count period (14 December to 5 January, as with the CBC) but not on count day.Numbers of individuals seen or heard are given in the table and are tallied in the first line of totals at the bottom of Table 1.Hie number of species they represent is given in the second line.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1210,031

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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