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Enregistrement W900111302

Foraging effort by Surf Scoters at the peripheries of their wintering distribution: Do foraging conditions influence their range?

2011· dissertation· en· W900111302 sur OpenAlexfundaboutno aff
Corey S. VanStratt

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMinistry of Advanced EducationU.S. Fish and Wildlife ServiceU.S. Department of AgricultureSimon Fraser UniversityDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésForagingRange (aeronautics)Distribution (mathematics)EcologyOptimal foraging theoryGeographyBiologyMathematicsEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I measured foraging effort of surf scoters at the northern and southern peripheries of their winter distribution (Southeast Alaska and Baja California, Mexico, respectively), and compared those to foraging effort previously documented at the wintering range core (Strait of Georgia, British Columbia, Canada). I predicted that if foraging conditions influenced their winter distribution, foraging effort would be higher at the peripheries of the distribution and that scoters, which are typically diurnal foragers, might be forced to extend their foraging activities into nocturnal periods. Overall, scoters in Baja California foraged over twice as much as scoters in Alaska, with intermediate foraging effort at the range core. Scoters also foraged nocturnally in Baja California but not in Alaska or British Columbia. I conclude that foraging opportunity may limit winter distribution at the southern periphery, but other factors limit distribution at the northern periphery.

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)0,000
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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