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Enregistrement W6989821157

Changes in ornithological methods in the past 33 years

2024· article· en· W6989821157 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - University of South Florida (University of South Florida) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaTrent UniversityAcadia University
Mots-clésOrnithologyPeriod (music)Natural (archaeology)Term (time)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in ornithological methods in the past 33 yearsThe Editors Radio telemetry involves tracking animals using transmitters that emit pulses on very high radio frequencies.The technology allows researchers to track many different individual animals with high temporal and geographic precision.Radio-telemetry has played an important role in research and conservation on a wide variety of taxa for over 60 years (Adams 1965, Cochran et al. 1965).In recent decades, automation of receivers, miniaturization and digitization of tag signatures and coordination of monitoring efforts, have allowed researchers to simultaneously track larger numbers of individuals at broader scales than previously possible.The Motus Wildlife Tracking System (Motus is Latin for 'movement') is a cooperative automated radio telemetry system that harnesses the collective power of many researchers and organizations into a globally coordinated effort that expands the scale, scope and impact of everyone's work.Motus is a not-for-profit program of Bird Studies Canada (BSC) in partnership with Acadia University and other collaborating researchers and organizations.It is funded through a combination of user fees and major support from various government agencies and private foundations.The core operations of Motus were initially supported by the Canada Foundation for Innovation, through a grant to Western

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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