MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6892170809 · doi:10.5066/p9r1l6q7

North American Bird Banding Program Dataset 1960-2020 retrieved 2020-06-26

2021· dataset· en· W6892170809 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUSGS DOI Tool Production Environment · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData qualityGeological surveyQuality (philosophy)Historical record

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North American Bird Banding Program is directed in the United States by the U.S. Geological Survey (USGS) Bird Banding Laboratory (BBL), Eastern Ecological Science Center at the Patuxent Research Refuge (EESC) and in Canada by the Bird Banding Office (BBO), Environment and Climate Change Canada (ECCC). The respective banding offices have similar functions and policies and use the same bands, reporting forms and data formats. Data contributors are US and Canadian bird banding permit holders: federal, state, tribal, local government, non-government agencies, business, university and avocational biologists. Bird banders capture wild birds and mark them with a metal leg band with a unique 9-digit number. Extra markers may be added. Attributes of a bird such as age, sex, condition, molt and morphometrics may be taken before the bird is released. This long-term dataset is made up of over 77 million bird banding records with over 1,000 species, and over 5 million encounter records with nearly 800 species. Federal bands are used on species included in the Migratory Bird Treaty Act (MBTA). Banding, encounter and recapture records are available for years 1960 to present. The data is curated at BBL on a daily basis, therefore each yearly version may differ from previous releases. The BBL produces one data release annually, beginning in 2020. Each yearly release is available for request. Data quality is established by contributors submitting their data. Incoming data must pass automatic validation rules to meet quality standards, and in some cases additional validation is conducted by staff at BBL and BBO. It is imperative to understand the codes used by the BBL and BBO. In early days of storage space restrictions for electronic data, an efficient system of codes was developed. Some examples include: bird status code, coordinate precision, inexact date, minimum age at encounter. BBL terminology is important as well: an encounter refers to a sighting or direct encounter with a banded or auxiliary-marked bird by any person; recapture denotes a banded bird recaptured during banding operations; recovery refers a harvested gamebird. Please cite as: Celis-Murillo A, M Malorodova, E Nakash. 2020. North American Bird Banding Dataset 1960-2020 retrieved 2020-06-26. U.S. Geological Survey, Eastern Ecological Science Center at the Patuxent Research Refuge.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,044

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · 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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUSGS DOI Tool Production EnvironmentTravaux en français237 207