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Enregistrement W6931702250 · doi:10.5441/001/1.292

Data from: Study "American Herring Gulls - GPS - Lobster Bay, Southwest Nova Scotia, Canada"

2023· dataset· en· W6931702250 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

RevueMovebank · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuskFishingHerringFledgeRange (aeronautics)Seasonal breederHabitatPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic food subsidies attract opportunistic generalists like gulls in high densities, which may lead to negative impacts on human communities and local ecosystems. Managing impacts requires understanding why gulls use particular natural or industrial sites at different times of day or phases of the breeding cycle. Use of natural and human-influenced habitats likely varies temporally as gulls alter schedules and site selection to match the predictability of different resources as they vary through space and time relative to patterns in human activities and natural rhythms, whilst gull resource requirements and restrictions to movement also shift with changing reproductive demands. We quantified seasonal and circadian patterns in American herring gull interactions with anthropogenic and natural sites throughout breeding using GPS data from 15 gulls tracked over three years. We examined the weekly probability of gull occurrence at distinct destinations (e.g., islands, offshore, fish processing plants), and how occurrence varied with time of day, weekday/weekend, and tide phase, using GLMMs with a binomial response for destination-specific occurrence. Probability at the colony varied predictably through the breeding season (highest attendance from dusk to dawn, during incubation and early chick rearing), providing confidence in the modelling approach for detecting temporal patterns in behaviour. Gulls visited other islands mostly outside incubation and chick rearing, from dusk through night, likely roosting. Occurrence offshore where interaction with fishing vessels is possible was highest from dusk to dawn, but was the most likely destination during incubation and early chick rearing. Occurrence at fish plants gradually increased until after fledging when attendance was highest from Aug-Oct coincident with the peak of Atlantic herring processing, and was more likely during the weekdays, during working hours, and during low and flood tide. Gulls in southwest Nova Scotia, Canada, have the behavioural flexibility to adapt to natural rhythms and human schedules when beneficial, enabling them to thrive in a region where industry and natural resources are abundant. These findings can provide information to guide when and where to test different subsidy management strategies locally, while also considering potential increased pressures on island ecosystems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge 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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,341
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