Abundance of minke whales (<i>Balaenoptera acutorostrata</i>) in the Northeast Atlantic: variability in time and space
Notice bibliographique
Résumé
Regional sighting surveys with two independent observers on each vessel were conducted each year from 1996 to 2001. Northern minke whales (Balaenoptera acutorostrata) are mostly solitary animals and are only available for observation at moments when they surface to breath. Thus, a stochastic point process model is developed for how the data are generated. The hazard probability of initially sighting a whale that surfaces depends on relative spatial coordinates and on other covariates. The parameters of the model are estimated by maximum likelihood. To account for interannual variation in spatial distribution of minke whales, a random effects model is developed and estimated by comparing current and past (1989 and 1995) survey data. A simulation approach is taken to remove bias from parameter estimates and to assess the uncertainty in the results. For total abundance, the result is a log-normal confidence distribution with quantiles 107 205·exp(0.137z), i.e., an abundance estimate of 107 205 with a coefficient of variation of ≈0.14. Together with these and earlier survey data, past data on catch, markrecapture, and satellite tracking are reviewed to elucidate distribution and migration patterns in Northeastern Atlantic minke whales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».