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Enregistrement W2052454034 · doi:10.1139/z03-028

Fine-scale habitat selection by coastal bottlenose dolphins: application of a new land-based video-montage technique

2003· article· en· W2052454034 sur OpenAlexvenueno aff
Gordon D. Hastie, Ben Wilson, Paul M. Thompson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingHabitatAbundance (ecology)FisherySpatial ecologySpatial distributionPredationNocturnalBottlenose dolphinTemporal scalesOceanographyBiologyEcologyPhysical geographyGeographyGeologyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cetacean distribution and underwater topography are frequently correlated. These patterns are commonly studied on large spatial scales, over tens of kilometres, but very rarely on a fine scale. Sightings of bottlenose dolphins, Tursiops truncatus, within the Moray Firth, Scotland, were previously found to be concentrated within deep, narrow channels. To understand why such areas were selected, more-detailed information on the distribution of dolphins was required. This study describes the development of a video technique to study the spatial distribution and relative abundance of bottlenose dolphins. We then used the methodology to investigate whether water depth and seabed gradient influence the dolphins' distribution patterns. Furthermore, temporal patterns of use were examined with respect to seasonal, tidal, and diurnal cycles. The distribution of dolphins was significantly related to topography: dolphins were sighted most frequently in the deepest regions with the steepest seabed gradients. There was a clear temporal pattern in the use of the area, with sightings peaking during July. However, the presence of dolphins was not significantly related to tidal or diurnal cycles. The topography of the area appears to be a significant influence on its intensive use by dolphins, and patterns of use indicate that topography may facilitate foraging during seasonal migrations of fish.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations71
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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