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Enregistrement W4401765567 · doi:10.1007/s00300-024-03292-3

Arctic raptor occupancy and reproductive success near a remote open-cut mine: North Baffin Island, Nunavut

2024· article· en· W4401765567 sur OpenAlexaffabout
Alastair Franke, Kerman Bajina, Michael A. Setterington

Notice bibliographique

RevuePolar Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyOccupancyArcticEcologyReproductive successOceanographyOpen waterArchaeologyFisheryDemographyPopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural resource development in the Canadian Arctic—a mostly remote and ‘untouched’ landscape—is expanding. Raptorial species are key indicators of ecosystem diversity and environmental change; disturbance-mediated changes to Arctic-breeding raptor populations can be assessed to determine impacts from development. From 2012 through 2020, we monitored peregrine falcon (Falco peregrinus) and rough-legged hawk (Buteo lagopus) breeding territories near an iron ore mine on North Baffin Island, Nunavut, Canada. The mine was constructed from 2010 through 2014 and became operational in 2015. Our objective was to evaluate whether proximity to mining disturbance affected occupancy and reproductive success of both species. We quantified occupancy using multi-season occupancy models and reproductive success using stochastic partial differential equations capable of accounting for unexplained spatiotemporal variation. Occupancy of both species was best explained by year effects. Occupancy remained relatively stable across time for peregrine falcons ( $$\lambda$$ = 0.99 ± 0.04) but fluctuated drastically for rough-legged hawks ( $$\lambda$$ = 3.41 ± 2.17). For both species, most of the spatiotemporal variation in reproductive success was unexplained (presumably from underlying abiotic and biotic factors), which led to the differential presence and count of nestlings across the study area and time. Neither distance to disturbance nor primary production explained variation in occupancy and reproductive success.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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