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Enregistrement W2005993179 · doi:10.1139/z00-138

Habitat use and habitat selection by spotted seals (<i>Phoca largha</i>) in the Bering Sea

2000· article· en· W2005993179 sur OpenAlexvenueno aff
L.F. Lowry, Vladimir N. Burkanov, K.J. Frost, Michael A. Simpkins, Ruth Davis, Douglas P. DeMaster, Robert Suydam, Alan M. Springer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationAlaska Department of Fish and GameTexas A and M UniversityMarine Mammal Commission
Mots-clésOceanographyHabitatShorePhocaSubmarine pipelineSea iceFisheryWaves and shallow waterFront (military)GeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twelve spotted seals (Phoca largha) equipped with satellite-linked tags were tracked in the Bering Sea for 46-272 days during August-June 1991-1994. Alaskan seals were mostly near shore during August-October and 100-200 km offshore in January-June, and were broadly distributed in the region north of the 200-m isobath. Russian seals were located primarily near shore and within 100 km of the 200-m isobath during all months. During August-October, all seals were usually more than 200 km south of the sea-ice edge. In January-June, seals were mostly 0-200 km north of the sea-ice edge, often in areas with extensive ice coverage (7/10-9/10). We tested for habitat selection by determining how frequently a randomly moving seal would have been located in each habitat and comparing that with observed habitat use. Russian seals selected for nearshore and shallow-water areas in September-October and for near shore, within 25 km of the 200-m isobath, and the ice front during November-April. Alaskan seals selected for near shore areas in September-December; for offshore, shallow water, and the ice front in January-February; and for shallow water and pack ice in March-April. Biological processes associated with the highly productive "Green Belt" may have influenced the habitat use of Russian seals, but this did not appear to have been the case with Alaskan seals.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations57
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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