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Enregistrement W7061692650

Recommended Methods for Monitoring Change in Landbird Populations by Counting and Capturing Migrants

2024· article· en· W7061692650 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - University of South Florida (University of South Florida) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésPopulationData collectionQuality (philosophy)Statistical analysisSample (material)Immigration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Counts and banding captures of spring or fall migrants can generate useful information on the status and trends of the source populations.To do so, the counts and captures must be taken and recorded in a standardized and consistent manner. We present recommendationsfor field methods for counting and capturing migrants at intensively operated sites, such as bird observatories and banding stations with daily or near daily coverage.Each site should generate a daily "migration count" for each species.One or more methods are acceptable, including a visible migration count, a census or area search, banding captures, and a daily estimated total.All methods should be standardized as far as possible and a written protocol for each site should define the count area, times and locations of count and capture procedures, and other site-specific features designed to maintain consistency from day-to-day and yearto-year.The protocol should also include standards for numbers and skills of personnel and for habitat management.Several factors should be considered when selecting new migration monitoring sites, including specific questions to be addressed, presence of target and/or high priority species, turnover rate of migrants, habitat stability, property ownership and tenure, and accessibility.Sites should be operated for at least 10 years with coverage of 75% or more of the migration period of target species.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0070,001
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0980,050

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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