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Enregistrement W4320077598 · doi:10.36873/aev.v16i2.7148

Aktivitas Makan Orangutan Kalimantan (Pongo pygmaeus wurmbii) di Taman Nasional Tanjung Puting Wilayah Camp Leakey Kab. Kotawaringin Barat Sebagai Penunjang Materi Konservasi

2022· article· en· W4320077598 sur OpenAlexaff
Moniktia Yosika Yantoko, Siti Sunariyati

Notice bibliographique

RevueAgrienvi Jurnal Ilmu Pertanian · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPongo pygmaeusGorillaHabitatNest (protein structural motif)GeographyPopulationBiologyEcologyZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conservation activities for the Bornean orangutan (Pongo pygmaeus wurmbii) are strongly influenced by several factors in environmental and habitat conditions so that the sustainability of the orangutan population is maintained, including playing an important role in terms of feeding activities and the ability to adapt to eating orangutans in reintroduction areas through monitoring activities in the daily lives of orangutans, emphasizing knowledge of eating activities in the Leakey camp area as an orangutan release conservation institution needs to be done. Observation of the eating activity of orangutans was carried out using the Focal Animal Sampling method. All activities carried out by individuals are observed and recorded. Observations were made starting from leaving the nest at around 06.30 WIB and finished observing at 17.30 WIB. Observations include diet (length of time), type of feed, portion of feed consumed. The data obtained will be tabulated and the percentage determined by displaying the data in the form of tables and charts. The length of time for eating activities of the Gara orangutans occupies the second highest percentage for eating activities, namely 33.0%, resting activity is 55.2% as the most activity and making nests 11.8%, Casper orangutans have the highest feeding activity, which is 91.4% and the second highest play activity 4.6% and the third to make a nest 4.1%. The types of feed consumed by Gara orangutans were 8 species consisting of Gluta renghas L 9%, Mangifera odorata 18%, Pandanus helicopus 14%, Symlecos celastrifolia 4%, Osbornia octodonta 4%, Musa acuminate 23%, Coptotermes curvignathus 14%, Coptotermes sp5% and Casper orangutan 4 species consisting of Diaphania indica s 46%, Mangifera odorata 23%, Musa acuminate 27%, Pimenta officinalis 4%. The portion of feed consumed by the orangutans Gara and Casper is dominated by the fruit portion.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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