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Enregistrement W4403666413 · doi:10.1139/cjz-2024-0062

Temperature drives summer group size dynamics of Eastern Migratory caribou in the Hudson Bay lowlands of Manitoba

2024· article· en· W4403666413 sur OpenAlexafffundvenueabout
Chloë Lochansky, Melanie R. Boudreau, Russell Turner, Maya Kliewer, Matthew Webb, Douglas A. Clark, Ryan K. Brook

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensParks CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésBayBiologyOceanographyGroup (periodic table)EcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aggregation behavior is pervasive across a broad range of animals and the outcome of this behaviour has both risks and rewards. Large aggregations of animals are a distinctive characteristic of migratory caribou ( Rangifer tarandus (Linnaeus, 1758)), primarily in response to the environment factors such as predation, although caribou may also aggregate during high summer temperatures, likely in an effort to mitigate parasitic biting flies. To see if caribou in the Cape Churchill Caribou Herd of the Eastern Migratory caribou ( Rangifer tarandus groenlandicus (Borowski, 1780)) Designatible Unit, also displayed aggregation behavior in relation to warmer summer temperatures, we collected trail camera photos with associated temperature readings during the summer period (May to September) from 2017 to 2020 in their summer range in Wapusk National Park, Manitoba, Canada. We found that summer caribou aggregation size was positively associated with ambient temperature, with aggregations increasing in size as temperature increased. The mechanism behind this behaviour should be investigated, as we predict more frequent and large caribou aggregations as summer temperatures continue to warm.

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)0,000
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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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