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Enregistrement W4392779785 · doi:10.5751/jfo-00413-950111

Using morphometrics to sex adult and juvenile Soras ( Porzana carolina )

2024· article· en· W4392779785 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine Dami, Allan McQuarrie, Meredith Lewis, Alex Pellegrini, Ayla McDonough, Gregory L. Kearns

Notice bibliographique

RevueJournal of Field Ornithology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorphometricsJuvenileZoologyBiologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the sex and age of individuals can be an essential element of conservation management, wildlife monitoring, and demographic analysis. For many members of the family Rallidae, distinguishing between males and females is challenging, even when the bird is in the hand. The Sora (<em>Porzana carolina</em>), a secretive rail that occupies freshwater wetlands throughout the United States and Canada, represents a species that is challenging to sex in the field. Morphometric measurements can help sex birds of an array of species, including rails. However, no comprehensive morphometric model has been fully validated for sexing Soras. We used DNA analysis to confirm the sex of Soras captured in the field and logistic regression models to determine which morphological features were the best predictors of sex. Measurements from 108 Soras (31 hatch year females (HY-F), 29 hatch year males (HY-M), 22 after hatch year females (AHY-F), and 26 after hatch year males (AHY-M) were used to create our logistic regression model. Color definition and connectivity of the auricular patch to eye or nape was used as an additional characteristic in adult birds. Our top-ranked model was further validated using a sample of 72 individuals exhibiting intermediate traits that would be particularly challenging to distinguish in the field. Our top performing model incorporated culmen length and tarsometatarsus length as the features most predictive of sex and had an overall accuracy of 85%. If higher accuracy is desired, an inconclusive band, which eliminates birds of low model score, i.e., scores indicative of inconclusive sex (below + or - 1.2), can be used. The accuracy of remaining birds (75% of sample) will be increased to 95%. Our model shows that simple measurements of culmen and tarsometatarsus is useful in discriminating the sex of a large percentage of live-caught Soras. This morphometric model will facilitate further demographic studies of this species and may be useful in designing morphometric studies of other species in the family Rallidae.

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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,166

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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