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Enregistrement W2331166964 · doi:10.1139/z2012-071

Two social communities in the Pearl River Estuary population of Indo-Pacific humpback dolphins (<i>Sousa chinensis</i>)

2012· article· en· W2331166964 sur OpenAlexaffvenue
Sarah Z. Dungan, Samuel K. Hung, J. Y. Wang, Bradley N. White

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensThornhill Medical (Canada)Trent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatEstuaryPearlIndo-PacificRange (aeronautics)EcologyBiologyPopulationGeographyFisheryDemographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The way human activities impact animal populations can depend on social structure, which is important to understand in social species such as cetaceans. We investigated association patterns in Indo-Pacific humpback dolphins ( Sousa chinensis (Osbeck, 1765)) inhabiting the Pearl River Estuary near Lantau Island, Hong Kong, using a 10-year data set for 88 individuals. Our analyses revealed two social communities. Each had its own region of core use, to the north and to the west of the island, but their overall ranges partially overlapped northwest of Lantau. The northern community had a fission–fusion structure characterized by short-term associations, while the western community had more long-term associations. Mixed-community groups included calves more often than exclusive groups, so between-community associations may arise from common habitat usage, by females especially, in the overlap area. Recent range extensions by the northern community into the west are likely a response to habitat destruction north of Lantau. This suggests ease of movement between the north and the west is necessary for northern-community dolphins to access suitable habitat, and gives new concern to construction projects planned for the region. We emphasize our study as an example of how sociobiological information can be important in understanding human impacts on animal populations.

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)0,000
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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations45
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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