MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7103410529

Muskrats

2018· article· W7103410529 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInsecta mundi · 2018
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarshHabitatForagingVegetation (pathology)CrayfishAquacultureAgriculture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The muskrat (Ondatra zibethicus) is a common, semi-aquatic rodent native to the United States (Figure 1). It spends its life in aquatic habitats and is well adapted for swimming.\nAlthough muskrats are an important part of native ecosystems, their burrowing and foraging activities can damage agricultural crops, native marshes and water control systems, such as aquaculture and farm ponds and levees. Such damage can significantly impact agricultural crops like rice that rely on consistent water levels for growth.\nMuskrats also cause damage by eating agricultural crops, other vegetation, and crayfish, mussels and other aquaculture products. Loss of vegetation from muskrat foraging can impact marsh viability and habitats for other species, including waterfowl. Habitat restoration often takes years, negatively impacting fish and wildlife.\nEconomic losses due to muskrat damage in Arkansas, California, Louisiana and Mississippi likely exceed most other states combined, primarily because of the vast amounts of productive marshlands and types of crops (i.e., rice, fish, crayfish and vegetable crops) grown in those states.\nThe 16 subspecies of Ondatra muskrats in North America are widely distributed (Figure 6). They are found from northern Mexico to northern Alaska, and most of northern Canada. The round-tailed muskrat is found primarily in Florida and parts of southern Georgia. Muskrats are not commonly found in dryer, desert type habitats.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,044

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,207 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInsecta mundiMême sujetEcology and biodiversity studiesTravaux en français237 207