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Um roedor exótico em uma ilha protegida: estimando a abundância do mocó (Kerodon rupestris) em Fernando de Noronha, Brasil

2025· article· pt· W4407901500 sur OpenAlexaff
Tatiane Micheletti, Paulo Rogério Mangini, Vinícius Peron de Oliveira Gasparotto

Notice bibliographique

RevueBiodiversidade Brasileira · 2025
Typearticle
Languept
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compreender a estrutura e dinâmica populacional de espécies exóticas é fundamental para avaliar seu potencial nível de ameaça aos ambientes nativos e planejar, se necessário, seu manejo. Esse conhecimento é obtido por meio da estimativa dos parâmetros populacionais. No entanto, em ambientes insulares, especialmente em países em desenvolvimento, a logística, o custo e certas características das espécies podem dificultar a coleta de dados, resultando em conjuntos de dados esparsos. O presente estudo teve como objetivo fornecer uma estimativa preliminar da probabilidade de sobrevivência e da abundância do mocó (Kerodon rupestris; Caviidae: Rodentia) na ilha de Fernando de Noronha por meio de dados esparsos. Usando um modelo de efeitos mistos log-normais de Poisson truncado em zero (ZPNE), primeiramente estimamos o número de indivíduos em uma colônia de K. rupestris (a colônia Boldró). Usando a densidade calculada (número de indivíduos dividido pela área da colônia) e informações sobre colônias mapeadas coletadas por meio de imagens de satélite, calculamos o tamanho da população da ilha. O modelo ZPNE apresentou uma probabilidade média de sobrevivência de 0,5499 em 185 dias e uma probabilidade média de captura de 0,858. A extrapolação das estimativas de tamanho da população da colônia de Boldró (21; IC95% 12 - 36 indivíduos) sugere que a população de mocós em Fernando de Noronha consiste em 5.473 (IC95% 3.114 - 9.622) indivíduos. Mesmo com dados limitados e cautela justificada, o presente estudo preliminar avaliou os parâmetros populacionais dessa população insular de K. rupestris, contribuindo com informações valiosas para o planejamento de seu manejo pela primeira vez.

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)0,002
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2025
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