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Enregistrement W7042452354

Patuxent’s Long-Term Research on Wolves

2016· article· en· W7042452354 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndangered speciesWildlifeGray wolfFish <Actinopterygii>PopulationBiologistWildlife conservation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gray wolf (Canis lupus) was one of the first species placed on the Endangered Species List in 1967. The Endangered Species Act of 1973 legally protected the wolf along with other listed species. Patuxent Wildlife Research Center (Patuxent) in Laurel, MD, began its Endangered Wildlife Program in 1966, and U.S. Fish and Wildlife Service (USFWS) biologist Ray Erickson was assigned to lead it. In 1973, I was transferred to the program from Region 3 of the USFWS, having been employed there since 1969 to study wolves in Minnesota. Endangered Species Act protection of the wolf fostered its quick population response, and wolf numbers began to increase in their reservoir in northeastern Minnesota and adjacent Canada and expand throughout northern Minnesota and eventually into Wisconsin and Michigan. In 2009, the number of wolves in Minnesota was approximately 3,000, and there were at least 1,500 in Wisconsin and Michigan. This chapter describes Patuxent’s wolf research, which continued into 1993 when Congress incorporated the USFWS’s Endangered Wildlife Research Program into the National Biological Survey (NBS). Eventually the NBS merged with the U.S. Geological Survey, and the long-term wolf research program was transferred to the Northern Prairie Wildlife Research Center. Through all the administrative changes, Patuxent’s wolf research project continued through the various agencies into the present (2016). The text that follows is modified from Mech (2009).

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,222 · 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'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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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