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Enregistrement W4249398894 · doi:10.24926/aws.0113

Factors Influencing American Woodcock Hunter Satisfaction in Canada

2019· article· en· W4249398894 sur OpenAlexaffabout
Christian Roy, Michel Gendron, Shawn W. Meyer, J. Bruce Pollard, J. Ryan Zimmerling

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFledgeWoodcockGeographyDemographyPopulationLogistic regressionEcologyStatisticsMathematicsBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From 1991 to 2005, we surveyed American woodcock (Scolopax minor; hereafter, woodcock) hunters in 3 Canadian provinces to assess hunter satisfaction. Across all submitted reports, 42.0% of the respondents reported a ‘poor’ experience, 35.2% of the hunters reported an ‘average’ experience, and 22.1% of the hunters reported a ‘good’ experience. We analyzed hunter satisfaction rate with an ordered logistic regression that included province, Singing Ground Survey Population Index (SGS index), number of woodcock harvested, hunting effort (hours hunted), environmental conditions before and during the nesting and brood-rearing periods (i.e., prior to the hunting season), precipitation during the post-fledging period, and year as explanatory variables. We also included a random effect for each individual hunter, to account for repeated answers, and for year, to account for short-term irregular perturbations in hunter satisfaction. Hunters from Nova Scotia were on average more satisfied than hunters from Ontario. Hunter satisfaction was positively correlated with the SGS index and the number of woodcock harvested by the hunter during a hunting trip. Hunter satisfaction was negatively correlated with the amount of precipitation during the nesting period and positively correlated with the amount of precipitation during the post-fledging period. However, there was considerable variation in individual hunter response, with 27.7% of the hunters more satisfied than average and 22.8% less satisfied than average. In fact, the individual hunter response accounted for approximately 75.0% of the variability observed in the model, indicating that accounting for hunter satisfaction would require further investigation. In the meantime, promoting woodcock habitat conservation in southern Canada could increase woodcock populations, harvest opportunity, and, by extension, hunter satisfaction.

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)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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