Capturing and Handling of White Whales (<i>Delphinapterus leucas</i>) in the Canadian Arctic for Instrumentation and Release
Notice bibliographique
Résumé
For many decades, humans have captured white whales (Delphinapterus leucas) for food, research, and public display, using a variety of techniques. The recent use of satellite-linked telemetry and pectoral flipper band tags to determine the movements and diving behaviour of these animals has required the live capture of a considerable number of belugas. Three principal techniques have been developed; their use depends on the clarity and depth of the water, tidal action, and bottom topography in the capture area. When the water is clear enough so that the whales can be seen swimming under the water and herded into shallow sandy areas, a hoop net is placed over the whale's head from an inflatable boat. When the water is murky and the belugas cannot easily be seen under the water, but can be herded into relatively shallow sandy areas, a seine net is deployed from a fast-moving boat to encircle them. If the whales are in deep water and cannot be herded into shallow water, a stationary net is set from shore to entangle them. Once captured, the whales have to be restrained in a way that allows them to breathe easily, have the tags attached, and be released as quickly as possible. The methods have proved to be safe, judging from the whales' rapid return to apparently normal behavioural patterns.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».