The California current predator diet database: synthesis of common forage species
Notice bibliographique
Résumé
Characterization of the diets of upper-trophic predators is a key ingredient in management including the development of ecosystem-based fishery management plans, conservation efforts for top predators, and ecological and economic modeling of predator prey interactions. The California Current Predator Diet Database (CCPDD) synthesizes data from published records of predator food habits over the past century. The database includes diet information for 100+ upper-trophic level predator species, based on over 200 published citations from the California Current region of the Pacific Ocean, ranging from Baja, Mexico to Vancouver Island, Canada. We include diet data for all predators that consume forage species: seabirds, cetaceans, pinnipeds, bony and cartilaginous fishes, and a predatory invertebrate; data represent seven discrete geographic regions within the CCS (Canada, WA, OR, CA-n, CA-c, CA-s, Mexico). The database is organized around predator-prey links that represent an occurrence of a predator eating a prey or group of prey items. Here we present synthesized data for the occurrence of 32 forage species (see Table 2 in the affiliated paper) in the diet of pelagic predators (currently submitted to Ecological Informatics). Future versions of the shared-data will include diet information for all prey items consumed, not just the forage species of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,013 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».