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Enregistrement W7046837788

An Efficient Method for Capturing Barred Owls

2024· article· en· W7046837788 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - University of South Florida (University of South Florida) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManitoba HydroWinnipeg FoundationRaptor Research Foundation
Mots-clésIdentification (biology)Set (abstract data type)Field (mathematics)Ectotherm
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

trapping techniques were tested to capture, mark, and release Barred Owls (Strix varia)from 2009 to 2011 in southeastern Manitoba.These proved to be inefficient; therefore, we developed and are reporting an improved method.A simple setup consisting of one mist net, two extended sectional mist net poles, high visibility string, tWo carabiners and a remotely controlled electronic game caller with recorded Barred Owl calls was developed and used in conjunction with a live Barred Ow/lure bird.Our setup differed from other mist net setups used for Barred Owls by its height (6.1 m) and its shape (a straight line).We achieved a 77% success rate when using this setup and experienced few disadvantages in its operation.We strongly encourage published research that involves the capture of wild animals to better report the effort and efficiency (success rates per unit time) of capture methods so that researchers using them to initiate research on species new to them can avoid inefficient methods.Barred Owl (Strix varia) is a relatively understudied species of owl in North America.Difficulties in capturing this species for measure-.ment, banding and/or radio marking may contribute to the scarcity of published data.Published accounts on capture techniques for Barred Owls often lack details about how trapping methods were implemented or omit time requirement per owl (Nicholls and Warner 1972, Hamer et al. 2007, Singleton et al. 201 0).Furthermore, the success rate of each trapping technique is seldom reported (Berger and Mueller 1959, Mazur et al. 1998).This disparity leaves novice Barred Owl researchers with little information on how to capture Barred Owls efficiently and what equipment is most effective.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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