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Enregistrement W6969620800 · doi:10.5683/sp3/uvaq7m

Replication Data for: "Operative temperatures of Eastern Garter Snakes (Thamnophis sirtalis sirtalis) reveal a Goldilocks effect for habitat use"

2025· dataset· en· W6969620800 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThamnophis sirtalisHabitatThermostatShrubCanopyMicroclimate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Garter snakes (Thamnophis spp.) are the most widespread reptiles in North America. Despite occupying vastly different biogeoclimatic zones, evidence suggests that thermal preference has not diverged among populations or Thamnophis species. The use of flexible thermoregulatory behaviours and habitat use could account for stability in thermal preference in garter snakes. To shed light on how thermal decisions influence local habitat use by the eastern garter snake (Thamnophis sirtalis sirtalis), we measured the thermal profiles of three microhabitats that differ in canopy cover: open peat, mixed shrub, and closed forest. We installed operative temperature models that mimicked the thermal properties of living T. s. sirtalis to record environmental temperatures at a fine scale and assess habitat thermal quality. We also used coverboards to survey the habitat usage of T. s. sirtalis. While the open canopy offered the highest thermal quality, we recorded the greatest number of snakes in the mixed shrub which had a considerably lower thermal quality. Since environmental temperatures regularly exceeded the upper thermal limit of T. s. sirtalis in the open canopy, snakes might favour the use of habitats that minimise the odds of overheating. Therefore, open habitats potentially restrict snakes’ activity window and may not be thermally attractive. Our data show that T. s. sirtalis use habitats that vary in thermal quality, but this pattern is not as simple as warmer habitats are better. Rather, snakes preferentially seek areas that offer a mix of open and closed canopies to suit their thermoregulatory needs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,010

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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