Processed GPS tracks for breeding Herring Gulls from four colonies in the eastern Gulf of Maine, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Opportunist gulls use anthropogenic food subsidies, which can bolster populations, but negatively influence sensitive local ecosystems and areas of human settlement. In the eastern Gulf of Maine, Canada, breeding herring gulls Larus argentatus have access to resources from aquaculture, fisheries, and mink farms, but the relative influence of industry on local gull populations is unknown. In 2014, 2015, and 2019, we acquired and processed tracking data from GPS devices on 39 incubating herring gulls at four colonies with access to resources within the Canadian portion of the eastern Gulf of Maine marine and watershed ecosystem: three island colonies in Nova Scotia: Bon Portage (43.47°N, 65.75°W), Whitehead (43.66°N, 65.87°W), Brier (44.26°N, 66.38°W), and one island colony in New Brunswick: Kent (44.58°N, 66.76°W). The data in this repository were processed according to the methods provided in the article indicate below, and were used to address three main objectives (a) assess use of natural and anthropogenic habitats by herring gulls from multiple colonies, (b) evaluate variation among colonies in use of distinct resource types within these habitats, and (c) highlight areas of high gull:industry interaction. The results are published in the journal Wildlife Biology (doi: 10.2981/wlb.00804).
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».