Notice bibliographique
Résumé
Of the 83 Christmas Bird Counts conducted last winter, 79 were accompanied by a Mammal Count -an increase of six over last year.This uptick in effort was probably partly responsible for a large increase in the number of mammals seen or heard from 3,664 to 4,937.White-tailed Deer, with 1,880 individuals, and Mule Deer, with 1,379 animals, were by far the most commonly encountered mammals.Next came several species that numbered between 200 and 300 animals: Eastern Fox Squirrel (229), Coyote (256), Pronghorn (259), White-tailed Jackrabbit (260), and American Red Squirrel (290).Over half of the Jackrabbits and Fox Squirrels were, however, seen on the Regina count.On the other end of the spectrum, an extreme rarity was a Wolverine on the Nisbet Forest West Count on 26 December.Regina had the most species seen or heard with 11, Odessa and Roscommon S.D. were the runners-up each with 10 species.One new species, the aforementioned Wolverine, was added this past winter bringing the all-time provincial total to 52 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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,152 | 0,047 |
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 ».