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Enregistrement W6981584842

An Estimate of Bias In Tail-Fan Surveys of Rocky Mountain Canada Geese

2009· article· en· W6981584842 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Exchange (Washington State University) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésGoosePopulationFeatherPopulation declineAge structureAerial survey
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tail lan3 from Canrda ge eEe (Brantd cdnad.ntis)shot by hunters are eradined annuslly to estimate age ratios (inmaturei adult).Sone innaturea conpletly replace inmtur (notched) tail fathers with adult (unnotched) feathers before the nd of hunttug seeson.To analFe rhe significance of this molt, two fall estimates of the nunbers of inmaturee and adulb in the Rocky Mountain Canada goose population (RMP) were used to calculate erpectd tsil-fan ag ratios.The accuracy of theee ratioe was as-ser6ed by dtimating tb percentage of immatures completing the tail molt to ad.iust the nunbers of ibmstures (bir& with at lcart one notched tail feather) rnd apparent rdults (adulr6 plu6 imnaturee rith rdult-looling tail fesrhrs) rvailsbte for sanpling in tail-fan surveyr.Conparison of the estinated observed ratios to a nsr age r.tio ftolr tbe survy irdicstd reasonable rerulb.Erpected tail-fan age ratios were from 0.9 to l.l versus atr obrerved ratio of 0.2.Tsil-fen ratios scross No h America were enmined in relatior to larirude of resiiug and suggested that resting phenology, as it influences the tirre of molt, ie a critical factor effecting the degee ot bias in Cauda goose tail-far surveys.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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