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Enregistrement W6894301061 · doi:10.5683/sp3/fs3kxq

Central East Slopes Wolf and Elk Study

2025· dataset· en· W6894301061 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemetryAerial surveyGlobal Positioning SystemCollarPredationHome rangeWildlife

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These are the telemetry data collected on both wolf and elk individuals as part of the Central East Slopes Wolf & Elk Study in Alberta, Canada. Elk telemetry data description: We captured adult, female elk during t using a net gun from a helicopter. Each animal was fitted with a Lotek GPS2200 collar (Lotek Wireless, Ontario, Canada) that collected locations every 2 h for up to 11 months. All procedures were approved Province of Alberta animal care permit #1432GP and Univ. of Alberta #300401-300601). Wolf telemetry data description: We captured wolves from 13 packs in 2002–2006 (pack sizes: 3–17 wolves) via helicopter net-gunning during winter months and with modified foot-hold traps during summer (University of Alberta Animal Care Protocols No. 391305, 353112, and 411601). We physically restrained wolves captured with helicopter net-gunning, whereas we either physically restrained or chemically immobilized wolves captured in traps. We fitted 13 wolves with Lotek (Lotek Engineering, Newmarket, ON, Canada) 3300Sw store-onboard GPS collars (2002–2005), and 6 wolves with Lotek 4400S remote-downloadable GPS collars (2005–2006); both collar types featured the advanced-scheduler option. We programmed collars to collect locations at 15-minute, 30-minute, 1-, 2-, 4-, or 6-hour intervals during October– April. We downloaded data from model 3300Sw collars upon retrieval via remote-release mechanism, recapture of the wolf, or when wolves were harvested by trappers. We remotely downloaded data from model 4400S collars every 1–2 weeks during aerial telemetry flights. Global Positioning System collars collected 443–6,676 locations per wolf and remained on wolves for 41–180 days. Collars recorded locations on 90% (3300Sw model) and 82% (4400S model) of fix attempts, suggesting the influence of habitat-induced GPS bias was minimal (Frair et al. 2004). Previous trials using Lotek GPS collars in our study system indicate that 95%of locations fall within 114 m of the true position, with a Bessel distribution (s parameter) of 34 m (Hebblewhite 2006)

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 GPT0,277
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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