Notice bibliographique
Résumé
Of the 78 Christmas Bird Counts conducted last winter, 73 were accompanied by a Mammal Count -a decrease from last year's 81.The drop was at least partly responsible for a decline in the number of mammals seen or heard, from 4,512 to 3,664.White-tailed Deer, with 1,589 individuals, and Mule Deer, with 778 animals, were by far the most commonly encountered mammals.Another ungulate, the Pronghorn, with 534 animals, took third place, a position usually held by the Coyote.In fact, the Coyote, with only 108 animals, fell to fifth place behind the White-tailed Jackrabbit and Eastern Fox Squirrel.Almost half (77) of the 159 jackrabbits were, however, on the Regina count.The ever-expanding Eastern Fox Squirrel numbered 141 animals.One wonders how the 36 Eastern Gray Squirrels in Swift Current will fare if and when the "competition" arrives from the east?On the other end of the spectrum, rarities included a "should be hibernating" Least Chipmunk on 16 December at Fort Qu'Appelle, and a Cougar in Cypress Hills Provincial Park on 30 December.Odessa had the most species seen or heard with 13, and the runner-up was Craven with 11.No new species were added this past winter so the all-time provincial total remains at 51 species seen or heard (plus three species found dead and three others recorded only on the basis of tracks).For information on participants, weather, coverage and location of the Christmas Mammal Counts, see the Christmas Bird Count summary in this issue.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,031 |
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.
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 ».