Interpretations of Polar Bear (<em>Ursus maritimus</em>) Tracks by Inuit Hunters: Inter-rater Reliability and Inferences Concerning Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Due to their tracking experience in pursuing Polar Bears (Ursus maritimus), Inuit hunters could provide non-invasive estimates of Polar Bear characteristics from tracks, and Polar Bear monitoring programs could benefit from Inuit input. We determined i) inter-rater reliability of estimates of the sex, age, and size of Polar Bears, and estimates of the age of tracks made by a group of nine Inuit hunters who interpreted 78 tracks; ii) we made preliminary comparisons of sex and size estimates with conventional (scientific) estimates; iii) we catalogued the Polar Bear hunting experience and track interpretation techniques of nine Inuit hunters; and iv) we explored relationships between hunting experience and the ability to interpret tracks. The group of Inuit hunters made reliable and consistent estimates of Polar Bear sex, age, and size, as well as estimates of age of track (after data from one participant was excluded). Although our comparisons are based on small samples, our findings suggest that Inuit hunters may be accurate in estimating the sex of Polar Bears (74.42% agreement with genetic determinations) and the size of Polar Bears from their tracks. Our data indicate shared tracking techniques used by hunters may explain high agreement in making specific estimates, while individual hunting experience and particular methods used to interpret tracks may lead to inter-rater reliability and accuracy in interpreting tracks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».