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Enregistrement W7113031895

Feeding Niche Overlap and Segregation Among Three GrouseSpecies Wintering in Hudson Bay Lowlands of Northern Ontario

2025· article· W7113031895 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - University of South Florida (University of South Florida) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésWillowGrouseTundraSubarctic climateArcticHabitatBetula pubescensCompetition (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hudson Bay Lowlands of northern Ontario (comprising tundra and taiga) provide winter habitats for Willow Ptarmigan and Sharp-tailed Grouse as well as Rock Ptarmigan that occasionally fly in from arctic and subarctic regions. Winter food niche segregation/overlap was measured among these three species to investigate potential feeding competition; tamarack and berries were quantified by number and mass in the crops of grouse collected from the vicinity of the former community of Winisk, Ontario (now Peawanuck). All grouse species fed on birch and it was the principal food for Sharp-tailed Grouse. Willow was eaten primarily by Willow and Rock Ptarmigan. The proportions of ingested willow and birch parts differed greatly (P< 0.001) among the three grouse species but food niche overlap did exist among all three. Morisita's Index of food niche overlap, based on numbers of ingested items, was least (0.452/1.0) for Willow Ptarmigan and Sharp-tailed Grouse, intermediate (0.669/1.0) for Willow and Rock Ptarmigan, high (0.957./1.0) for Sharp-tailed Grouse and Rock Ptarmigan, and greatest (0.996/1.0) for Sharp-tailed Grouse at Peawanuck and Moosonee. Resident Willow Ptarmigan and Sharp-tailed Grouse may be segregated partially by habitat. Irruption of Rock Ptarmigan occurs irregularly across years, thus lowering feeding competition for birch parts with Sharp-tailed Grouse, and willow parts with Willow Ptarmigan.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,162 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
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