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Enregistrement W6894309954 · doi:10.5441/001/1.66jq0844/1

Eastern whip-poor-will migrations (data from English et al. 2017)

2017· dataset· en· W6894309954 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMovebank · 2017
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsectivoreRange (aeronautics)HabitatSpring (device)PopulationNocturnal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Populations of Eastern Whip-poor-will (Antrostomus vociferous) appear to be declining range-wide. While this could be associated with habitat loss, declines in populations of many other species of migratory aerial insectivores suggest that changes in insect availability and/or an increase in the costs of migration could also be important factors. Due to their quiet, nocturnal habits during the non-breeding season, little is known about whip-poor-will migration and wintering locations, or the extent to which different breeding populations share risks related to non-breeding conditions. Results: We tracked 20 males and 2 females breeding in four regions of Canada using geolocators. Wintering locations ranged from the gulf coast of central Mexico to Costa Rica. Individuals from the northern-most breeding site and females tended to winter furthest south, although east-west connectivity was low. Four individuals appeared to cross the Gulf of Mexico either in spring or autumn. On southward migration, most individuals interrupted migration for periods of up to 15 days north of the Gulf, regardless of their subsequent route. Fewer individuals showed signs of a stopover in spring. Conclusions: Use of the southeastern United States for migratory stopover and a concentration of wintering locations in Guatemala and neighbouring Mexican provinces suggest that both of these regions should be considered potentially important for Canadian whip-poor-wills. This species shows some evidence of both "leapfrog" and sex-differential migration, suggesting that individuals in more northern parts of their breeding range could have higher migratory costs.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,447

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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