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Enregistrement W6948597115 · doi:10.5061/dryad.k785p43

Data from: Hot temperatures during the dry season reduce survival of a resident tropical bird

2018· dataset· en· W6948597115 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueWood and Agarwood Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperate climateDry seasonWet seasonTropicsClimate changeTropical climatePopulationSeasonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how climate change will shape species distributions in the future requires a functional understanding of the demographic responses of animals to their environment. For birds, most of our knowledge of how climate influences population vital rates stems from research in temperate environments, even though most of the Earth’s avian diversity is concentrated in the tropics. We evaluated effects of Southern Oscillation Index (SOI) and local temperature and rainfall at multiple temporal scales on sex-specific survival of a resident tropical bird, the Rufous-and-White Wren Thryophilus rufalbus, studied over 15 years in the dry forests of northwestern Costa Rica. We found that annual apparent survival of males was 8% higher than females, more variable over time, and responded more strongly to environmental variation than female survival, which did not vary strongly with SOI or local weather. For males, mean and maximum local temperatures were better predictors of survival than either rainfall or SOI, with high temperatures during the dry season and early wet season negatively influencing survival. These results suggest that, even for species adapted to hot environments, further temperature increases may threaten the persistence of local populations in the absence of distributional shifts.

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)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,018

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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