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Enregistrement W1977578661 · doi:10.1139/z08-101

Dusky dolphin (Lagenorhynchus obscurus) subgroup distribution: are shallow waters a refuge for nursery groups?

2008· article· en· W1977578661 sur OpenAlexvenueno aff
Jody Suzanne Weir, Nicholas Duprey, Bernd Würsig

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPredationFisheryHabitatWaves and shallow waterPopulationEcologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mammalian young are especially vulnerable to harm because of their small size, poorly developed survival skills, and strong dependence on maternal care. Tactics for rearing young, including avoiding harm, vary largely by environment type. Off Kaikoura, New Zealand, mother–calf pairs of dusky dolphins ( Lagenorhynchus obscurus (Gray, 1828)) are often found in small groups with other mother–calf pairs, with calves of roughly the same age. These groups, termed “nursery groups”, may distance vulnerable calves from hazards associated with males seeking mating opportunities, predation by sharks and killer whales ( Orcinus orca (L., 1758)), and boat traffic. We conducted systematic boat-based surveys to determine the relative distribution of dusky dolphin group types, predators, and boats in the area. Nursery groups were encountered in shallow waters (≤20 m) significantly more often than in deeper waters (p < 0.001). Boats were found more in shallow water, while predators were almost exclusively encountered in deeper water. Other dusky dolphin group types did not show a preference for deep or shallow waters. Potential harassment from males and the presence of boats were both significant predictors of the depth category in which a group was found (p < 0.03). We recommend that managers focus efforts on protecting this vulnerable subgroup of the dusky dolphin population by protecting their preferred nearshore shallow habitat and by reducing recreational boating and fishing in these areas.

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 enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,087

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations64
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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