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Enregistrement W7159740982

Evaluación del ingreso de mamíferos al centro de atención y valoración de fauna silvestre (CAV - CVS), Córdoba, Colombia entre los años 2017 y 2021

2023· article· es· W7159740982 sur OpenAlexaboutno aff
Fernando José Celis Pérez

Notice bibliographique

RevueRepositorio Universidad de Córdoba · 2023
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabrador RetrieverDuration (music)Work (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo. En este estudio se evaluó el ingreso de mamíferos al centro de atención y valoración de fauna silvestre CAV - CVS, Córdoba, Colombia entre los años 2017 y 2021. Materiales y métodos. Se tomaron datos obtenidos desde el año 2017 hasta el año 2021, a los cuales se implementó análisis de frecuencia y estadística descriptiva como: Frecuencia de ingreso/mes de ingreso, Frecuencia de ingreso/orden, orden/Tipo de ingreso, Frecuencia de ingreso/especie, Frecuencia de ingreso/procedencia, año/Tipo de ingreso y Frecuencia de ingreso/año. Para la variable meses se aplicó un análisis de diferencia de medias y se presentó la relación ingreso de las especies versus los meses del año, por medio de un stripplot. Resultados. El orden Pilosa presentó el 41.2% del total de mamíferos que ingresaron al CAV producto de entregas voluntarias y decomisos preventivos realizados en diferentes lugares y vías del departamento de Córdoba. La especie con mayor frecuencia de ingresos fue Bradypus variegatus, con 18.8% del total de individuos, siendo la especie que obtuvo los mayores ingresos durante los años 2017 a 2021. Así mismo se encontró que los datos se comportan normalmente y que no hay diferencias significativas en cuanto a las medias de ingresos mensuales (X2=5.1106, gl = 12, p-valor = 0.9542). Conclusiones. Se logró determinar que la época vacacional, acorde con las festividades de cuaresma en el departamento, presentó los valores más altos de ingresos.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge 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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2023
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