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Enregistrement W2143976643 · doi:10.14430/arctic633

Polar Bear Aerial Survey in the Eastern Chukchi Sea: A Pilot Study

2003· article· en· W2143976643 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Thomas J. Evans, Anthony S. Fischbach, Scott Schliebe, Bryan Manly, Susanne B. Kalxdorff, Geoff York

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeaufort scaleAerial surveyBeaufort seaTransectPopulationGeographyPolar nightOceanographyUrsus maritimusSea iceFisheryEnvironmental sciencePhysical geographyArcticMeteorologyGeologyRemote sensingDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alaska has two polar bear populations: the Southern Beaufort Sea population, shared with Canada, and the Chukchi/Bering Seas population, shared with Russia. Currently a reliable population estimate for the Chukchi/Bering Seas population does not exist. Land-based aerial and mark-recapture population surveys may not be possible in the Chukchi Sea because variable ice conditions, the limited range of helicopters, extremely large polar bear home ranges, and severe weather conditions may limit access to remote areas. Thus line-transect aerial surveys from icebreakers may be the best available tool to monitor this polar bear stock. In August 2000, a line-transect survey was conducted in the eastern Chukchi Sea and western Beaufort Sea from helicopters based on a U.S. Coast Guard icebreaker under the "Ship of Opportunity" program. The objectives of this pilot study were to estimate polar bear density in the eastern Chukchi and western Beaufort Seas and to assess the logistical feasibility of using ship-based aerial surveys to develop polar bear population estimates. Twenty-nine polar bears in 25 groups were sighted on 94 transects (8257 km). The density of bears was estimated as 1 bear per 147 km² (CV = 38%). Additional aerial surveys in late fall, using dedicated icebreakers, would be required to achieve the number of sightings, survey effort, coverage, and precision needed for more effective monitoring of population trends in the Chukchi Sea.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,203 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations25
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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