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Enregistrement W4403667320 · doi:10.22621/cfn.v137i4.3183

Declining population of Harlequin Duck (<i>Histrionicus histrionicus</i>) on the Bow River, Alberta, Canada: 25 years of monitoring

2024· article· en· W4403667320 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Cyndi M. Smith, Brenda Shepherd, Mark Bradley, Shelley Humphries

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyPopulationFisheryBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Harlequin Duck (Histrionicus histrionicus) is a small sea duck that winters in coastal waters and breeds on fast-movingmountain streams in western North America. Because of its dependency on streams and coastal near-shore habitat with healthy macroinvertebrate populations, population trends of this species can be used as an indication of healthy freshwater and marine ecosystems. From 1995 to 2020 we conducted roadside surveys for Harlequin Ducks on the Bow River in Banff National Park, Alberta. We calculated the population’s trend by modelling maximum annual count, which showed a population decline over the 25 years of 3.3% per year. The trajectory varied over time: a relatively stable population from 1995 to 2005, a steep decline until 2011, then stabilising at a much lower level with a slight rebound in recent years. The predicted number of ducks from our state-space model closely tracked the maximum number of ducks observed in annual counts. During stable or slightly increasing population estimates the male:female (M:F) ratio fluctuated considerably but stayed high (1.4:1 and 1.3:1, respectively), and during the period of steep population decline the M:F ratio was at its lowest (1.1:1). This declining population trend is concerning because it is occurring in a protected area, but it is similar to data from other studies in the Rocky Mountains and at the coastal wintering area, suggesting that causes may not be solely due to issues on the breeding streams.

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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,148

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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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