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Density and abundance estimation of the neotropical otter (Lontra longicuadis annectens Olfers, 1818) in the Alvarado Lagoon System, Veracruz

2022· article· en· W4312812424 sur OpenAlexaff
Arturo Serrano

Notice bibliographique

RevueHidrobiológica · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensCegep de Sept Iles
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOtterAbundance (ecology)GeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antecedentes. En Mxico la nutria neotrpical (Lontra longicaudis annectens, Olfers, 1818) se encuentra ampliamente distribuida y sus poblaciones estn amenazadas. Objetivos. Estimar la densidad y abundancia de la nutria de ro neotropical en el Sistema Lagunar de Alvarado (SLA), Veracruz. Mtodos. El SLA tiene una extensin de 51,960.52 hectreas y est compuesto por lagunas costeras, lagunas interiores y ros. Por medio de la tcnica de muestreo a distancia con transectos sistemticos, se estim la distribucin, densidad y abundancia de la nutria neotropical en el SLA. Resultados. Se obtuvieron un total de 25 avistamientos independientes de nutrias, siendo los ros Limn, Blanco y Culebrilla donde se registraron con mayor frecuencia. Se estim una abundancia de 934 (% C.V.= 20.45) nutrias para todo el SLA, con una densidad de 0.179 organismos / km 2 (% C.V.= 20.45). Conclusiones. Este estudio contribuye a determinar una primera estimacin directa de la densidad, para esta especie en una regin de Mxico. La importancia de este estudio es la precisin con la que se estima la poblacin de nutrias, lo que permite tener una informacin ms robusta para tomar decisiones y acciones para el manejo y conservacin de la especie.

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 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,291

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,173 · 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.

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
Publié2022
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