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Enregistrement W4391475408 · doi:10.5962/p.363408

A comparison of techniques for assessing amphibian assemblages on streams in the western boreal forest

2002· article· en· W4391475408 sur OpenAlexaffvenueabout
Cynthia A. Paszowski, Garry J. Scrimgeour, Beverly A. Gingras, Sharon Kendall

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaigaSTREAMSAmphibianBorealEcologyGeographyEnvironmental sciencePhysical geographyEarth scienceForestryGeologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The western boreal forest of Canada is rapidly being altered by agriculture, forestry, and energy extraction.As part of the Alberta Forest Biodiversity Monitoring Program's effort to develop monitoring schemes for biota associated with streams, we compared the performance of four sampling techniques for amphibians (constrained visual searches, call surveys, pitfall traps, and above-ground funnel traps) in June through August along two low gradient streams.Of the four anuran amphibian species that occur in the region, we encountered adults and young-of-the-year of two, Wood Frog (Rana sylvatica) and Western Toad (Bufo boreas), with the former species dominating our surveys.Given the time and equipment constraints imposed by the monitoring-program protocol, visual surveys proved to be the most effective technique (88.5% of amphibian records) for simply determining the presence of species.Pitfall traps performed better than funnel traps.Call surveys were the least effective technique principally because sampling took place after most breeding was completed.

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 enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,891

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations11
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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