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Enregistrement W2043957054 · doi:10.1139/z00-108

Grey seal,<i>Halichoerus grypus</i>, habitat selection around haulout sites in the Baltic Sea: bathymetry or central-place foraging?

2000· article· en· W2043957054 sur OpenAlexvenueno aff
Mikael Sjöberg, John P. Ball

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNaturvårdsverket
Mots-clésHabitatForagingBathymetryFisheryHome rangeMarine protected areaRange (aeronautics)Baltic seaEcologyGeographyEnvironmental scienceBiologyOceanographyGeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated habitat selection by grey seals, Halichoerus grypus, around haulouts in the Baltic Sea. Home ranges (95% fixed kernel) varied in size from 1088 to 6400 km 2 . Observed habitat use was tested against the circular home range predicted from a simple central-place model. The overlap between the home ranges predicted by this simple model and actually exhibited by the seals was <70% for 9 of 11 seals. Furthermore, the depth distributions of the utilised areas were significantly different from that available in the circular home range for all 11 seals. Seals selected depths of 11-40 m and avoided areas >51 m deep. Ten of the 11 seals used areas within a 50-km radius around the haulout site for more than 75% of the time. Thus, in spite of their mobility and the availability of many islands, seals usually remained in the vicinity of a specific haulout site for extended periods. The seals did not use the habitat around the haulout site as predicted by the simple central-place model, but selected habitat according to bathymetric characteristics (e.g., water depth). Detection of these relatively small but heavily used home ranges around haulout sites may be of assistance in management plans in order to reduce the growing number of seal-fisheries conflicts.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations67
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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