Demographic characteristics of Snapping Turtles (Chelydra serpentina) observed on roads in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
These data consist of 2 code files written in R and JAGS and three sets of observations of Snapping Turtles, Chelydra serpenitina, collected on roads in Ontario, Canada, which were assembled to undestand demographic characteristics associated with risk of road mortality in this species at-risk. The first data set is a sample of juvenile carcasses collected by us, or donated by colleagues, from five sites in central and eastern Ontario during 2013–2015. These carcasses were dissected to determine sex based on gonadal morphology, because juveniles lack external secondary sexual characters and sex in Snapping Turtles is not genetically determined. The second dataset records all alive- (AOR) and dead-on-road (DOR) Snapping Turtles observed in Presq'ile Provincial Park, Ontario, during systematic walking and bicycle surveys during 2013–2017. The third data set was collected in 2013–2015 and records all Snapping Turtles encountered on roads Algonquin Provincial Park, Ontario during field work associated with the Algonquin long-term Painted and Snapping Turtle life-history studies. The Algonquin dataset includes opportunistic observations collected outside of formal surveys. Code files contain R and JAGS code for a somatic growth model and R code to construct and parameterize projection matrices for a set of stage structured demographic models.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».