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Enregistrement W2300701093 · doi:10.14430/arctic4543

Systematic Review and Critique of the Contributions of Traditional Ecological Knowledge of Beluga Whales in the Marine Mammal Literature + Supplementary Appendix Table (See Article Tools)

2016· article· en· W2300701093 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Kaitlin Breton‐Honeyman, Chris Furgal, Michael O. Hammill

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTrent UniversityArcticNet
Mots-clésBeluga WhaleBelugaMarine mammalGeographyFisheryTraditional knowledgeTable (database)DisciplineDocumentationIndigenousLibrary scienceEcologySociologyArcticBiologySocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we systematically review and critique literature containing Traditional Ecological Knowledge (TEK) of the beluga (Delphinapterus leucas) as a case study to gain insights into TEK’s contributions to the marine mammal literature over the past four decades. We reviewed multiple searchable online databases, collected both academic and grey literature, and categorized it by geographic and disciplinary focus, as well as by the contribution of TEK to the source. Of the total 137 papers retained in the final analysis, 67% referred to the Canadian North, particularly the Hudson Bay subregion. Articles that included informal or anecdotal representations of TEK of belugas were the most prevalent. The number of papers containing TEK of belugas increased rapidly between 1975 and 2004 but appears to have leveled off since then. Biological papers represented the largest disciplinary focus (72%), followed by papers on management or co-management. This review showed that although knowledge of Indigenous peoples has made substantial contributions to the understanding of beluga, there is a lack of explicit collection, documentation, and use of TEK in the literature on belugas and particularly in the literature on beluga 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 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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,223
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,223
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0480,032
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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