Notice bibliographique
Résumé
Of the 83 Christmas Bird Counts (CBC) conducted last winter, almost all, 81, were accompanied by a Mammal Count -an increase of two over last year.Only 2,884 mammals were counted, however, compared to the previous winter's 4,937.Variety was down, as well, with only 29 species heard or seen on count day compared to last year's 34.Most of the decline in numbers was due to a decrease in deer.White-tailed Deer dropped from 1,880 in 2022-23 to 610 individuals this past winter; Mule Deer from 1,379 to 586 animals.These changes are probably mainly due to a lack of snow, which did not force animals in to towns and farmsteads in search of food.Also, deer would be much less conspicuous on a snowless background.Due to the unusually warm weather, Richardson's Ground-Squirrels were much in evidence.Twenty-five were seen on seven counts.None are recorded on most annual counts.White-tailed Jackrabbits continue to prosper in Regina with a new provincial high of 218 animals.Unfortunately only 74 hares were seen in the rest of the province.A Wolverine was seen during the count period (24 December) near the E.B. Campbell Dam.This is an astonishing record as the only other Christmas Mammal Count (CMC) record was on Nisbet Forest West Count on 26 December 2022!Most unwanted were Wild Boar tracks seen during the count period at Archerwill (the animal was actually seen in November).The only previous record was of tracks seen on the Pike Lake count on 5 January 2019.Indian Head had the most species seen or heard with 13, Odessa was the runner-up with 12 species.No new species were added this past winter.The all-time provincial total of species seen or heard remains at 52, plus three species found dead and three others recorded only on the basis of tracks.For information on participants, weather, coverage and location of CMCs see the CBC summary in this issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,035 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».