Knot Your Average Bird: A Case Study of the Rufa Red Knot in the Face of Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Analyzing the staggering distances traveled by migratory shorebirds, and the challenges faced by these birds during their migration periods, this Article conflates and contrasts the myriad environmental impacts climate change is forcing the globe to contend with. The rufa red knot navigates a migratory path that annually takes it from Tierra del Fuego all the way to Arctic Canada. Because the red knot’s course of migration is so lengthy, and because the number of ecosystems it encounters along the way are so diverse, the red knot is emblematic of the challenges faced by both migratory shorebirds, and the coastal ecosystems they rely upon that are now ever eroding due to climate change. Part I of this Article introduces the rufa red knot. Part II discusses the migration of the red knot and examines many of the challenges faced by the species. Part III analyzes the many threats facing the red knot, including climate change and pollution due to coastal fossil fuel extraction. Part IV introduces an environmental management theory based on “ecoscapes.” Part V discusses the many laws and regulations addressing the threats facing the red knot. Finally, in Part VI the author discusses how proffered solutions can be maximized for all migratory shorebirds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».