Movement and Aggregation of Eastern Hudson Bay Beluga Whales (<i>Delphinapterus leucas</i>): A Comparison of Patterns Found through Satellite Telemetry and Nunavik Traditional Ecological Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Traditional Ecological Knowledge (TEK) consists of the collective knowledge, experience, and values of subsistence communities, while Western science relies on hypothesis testing to obtain information on natural processes. Both approaches provide important ecological information, but few studies have directly compared the two. We compared information on movements and aggregation of beluga whales obtained from TEK interview records (n = 3253) and satellite telemetry records of 30 whales tagged in eastern Hudson Bay, Canada, using geographic information system (GIS) approaches that allowed common formatting of the data sets. Estuarine centres of aggregation in the summer were evident in both data sets. The intensive use of offshore areas seen in the telemetry data, where 76% of the locations were more than 15 km from mainland Quebec, was not evident in the TEK data, where only 17% of the records indicated offshore locations. Morisita’s index of similarity indicated that TEK and telemetry data distributions varied with season, with the highest similarity in winter (0.74). Location and movement data from the telemetry study were limited by small sample size and short tag deployment times, while TEK data were biased by spatial coverage and coastal travel habits. Although the two data sets can provide complementary information, both suffer from weaknesses that need to be acknowledged when these data are adapted for use in resource management.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».