Rancher Perceptions of the Coyote in Florida
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the continental United States and large portions of Canada and Central America, changes people make to the landscape such as the clearing of forested land and the extermination of larger predators like gray and red wolves have made the environment perfect for the adaptive coyote. Coyotes have rapidly taken advantage of these environmental shifts and expanded into new areas, now including all 67 counties in Florida and even Key Largo. Each year more people in Florida catch a glimpse of a coyote crossing a road or running across open fields, or notice coyote scat along a hiking trail–and farmers and ranchers are seeing signs of coyotes on their farms. As coyotes become a fixture of the Florida landscape, potential grows for conflict with humans. Coyotes are in Florida to stay, and understanding the agricultural community’s perception of their influence on livestock and wildlife is important to developing effective policies for coyote management. This revised 4-page fact sheet provides results of ongoing statewide surveys of ranchers in Florida regarding the influence of coyotes on their operations. Written by Raoul K. Boughton, Bethany Wight, and Martin B. Main, and published by the Wildlife Ecology and Conservation Department, January 2016. WEC 146/UW143: Rancher Perceptions of the Coyote in Florida (ufl.edu)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».