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Enregistrement W2331254020 · doi:10.3354/esr00420

Differences in diving and movement patterns of two groups of beluga whales in a changing Arctic environment reveal discrete populations

2012· article· en· W2331254020 sur OpenAlexafffundabout
Frédéric Bailleul, Véronique Lesage, Michael Power, DW Doidge, MO Hammill

Notice bibliographique

RevueEndangered Species Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensMakivik CorporationUniversity of WaterlooInstitut du Savoir Montfort
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaArcticNet
Mots-clésBeluga WhaleBelugaArcticBayGeographyMarine mammalFisheryClimate changeRight whaleHabitatEcologyOceanographyWhaleBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Harvest and global climate change are among the major ongoing threats to most Arctic marine mammal populations.Affected by commercial hunting in the past, beluga whales Delphinapterus leucas are still harvested for subsistence in many coastal areas of the Canadian Arctic, while ongoing climate changes are suspected to modify factors that may have determined the distribution and degree of interaction of the different populations.Although several populations have been clearly identified, the global discreteness of the Arctic metapopulation is not yet clearly established.In this study, seasonal diving activity and movement patterns of 46 belugas from 2 neighbouring groups in Hudson Bay (Canada) were analysed in relation to physical environmental characteristics and revealed significantly different migratory and habitat use patterns.Likely affected by local environmental conditions, the Eastern Hudson Bay beluga migrate, while the James Bay beluga remain resident, suggesting little overlap between the groups at all times of the year.This study provides useful baseline data for determining population interactions and habitat use.The information is also potentially useful in identifying critical habitat, which is an essential component to design and implement management and conservation policy, e.g.quota and harvesting regulations and the design of marine protected areas.

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)0,000
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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