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Enregistrement W4408313052 · doi:10.63172/047848yrkryv

Clutch sizes and hatching success of Canada geese nesting in Canterbury, New Zealand

2021· article· en· W4408313052 sur OpenAlexaboutno aff
John S. Adams, Murray Williams

Notice bibliographique

RevueNotornis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBird parasitology and diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHatchingNesting (process)Avian clutch sizeClutchFisheryZoologyGeographyEcologyBiologyEngineeringReproduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nesting outcomes of Canada geese (Branta canadensis maxima) in Canterbury, New Zealand were recorded from a sedentary population nesting at coastal Lake Forsyth (1967–70) and from a seasonally migratory population nesting in headwater valleys of the Waimakariri River (1966–80). Mean clutch size in 462 Lake Forsyth nests was 5.3 (sd = 1.3) eggs, with clutches of 4, 5, and 6 eggs comprising 17%, 30% and 30% respectively of the total. Goslings hatched from 67.4% of 1,602 eggs in 298 monitored nests, and the entire clutch hatched successfully in 42.6% of the monitored nests. Mean productivity at hatching was 3.6 (sd = 2.3) goslings per nest. Mean clutch size in 1,211 Waimakariri River headwaters nests was 4.5 (sd = 1.3), with clutches of 4, 5, and 6 eggs comprising 25%, 32%, and 20% respectively of the total. Goslings hatched from 63.3% of 3,952 eggs in 871 monitored nests, and the entire clutch hatched successfully in 30.5% of the monitored nests. Mean productivity at hatching was 2.9 (sd = 1.9) goslings per nest. Relative to Canada geese in their native North American range, geese nesting at Lake Forsyth laid clutches of similar size, had similar hatching success but higher nest success whereas geese nesting in the Waimakariri River headwaters laid, on average, conspicuously smaller clutches, had similar hatching success, but higher nest 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)0,000
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 enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,531

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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