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Enregistrement W2153537584 · doi:10.1139/z11-081

Drifting away: implications of changes in ice conditions for a pack-ice-breeding phocid, the harp seal (<i>Pagophilus groenlandicus</i>)

2011· article· en· W2153537584 sur OpenAlexaffvenue
Catherine Bajzak, Mary Hammill, Garry B. Stenson, S.J. Prinsenberg

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesSociety for Marine Mammalogy
Mots-clésOceanographyArctic ice packSea iceBiologyFisheryPhysical geographyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Harp seals ( Pagophilus groenlandicus (Erxleben, 1777)) required drifting pack-ice for birth, nursing, and as a resting platform for neonates after weaning. Data on the yearly location of whelping patches in the Gulf of St. Lawrence collected between 1977 and 2011 were combined with ice cover data (thickness and duration) to examine whether female harp seals actively select particular ice features as a breeding platform and to describe how these ice features have varied over the last 40 years at three spatial scales: the entire Gulf of St. Lawrence, the southern gulf, and the “traditional whelping area” within the southern Gulf. From our analyses, harp seals prefer the thickest ice stages available in the Gulf: grey–white and first-year ice. Lower than normal ice coverage years were more frequent for the required grey–white and first-year ice than for the total ice cover and less frequent at the “traditional whelping area” scale close to the northwestern coast of the Magdalen Islands than at the Gulf of St. Lawrence scale. The frequency of light ice years increased and the duration of the ice season decreased throughout the last decade. Our study showed that the temporal availability and the spatial distribution of the suitable ice are important when evaluating the effect of changes in ice conditions rather than overall ice extent.

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)0,001
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 enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,247
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; 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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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