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Enregistrement W2621588247 · doi:10.1139/cjz-2016-0266

Galápagos sperm whales (<i>Physeter macrocephalus</i>): waxing and waning over three decades

2017· article· en· W2621588247 sur OpenAlexaffvenue
Maurício Cantor, Ana Eguiguren, Godfrey Merlen, Hal Whitehead

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversity of California, San Diego
Mots-clésBiologyWhalingForagingArchipelagoPredationPopulationFisherySperm whalePelagic zoneEcologyZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While population sizes and structures naturally fluctuate over time, rapid within-generation changes are usually driven by shifts in habitat quality and (or) abrupt mortality. We evaluate how sperm whales (Physeter macrocephalus L., 1758 = Physeter catodon L., 1758) responded to the dynamic habit off the Galápagos Islands over 30 years, relating it to variation in prey availability and whaling operations in the tropical Pacific. In the 1980s, males and females were commonly sighted foraging and socializing in the northwest of the archipelago. Sightings decreased during the 1990s; by the 2000s, they became very rare: occasional single foraging males were sighted and females abandoned the archipelago. In the 2010s, whales return to the southern waters, in large groups with apparently more breeding males and calves. The waxing and waning of Galápagos sperm whales are likely caused by environmental shifts together with ripple effects of whaling. Their patchy prey are influenced by variation in sea temperature and productivity, which drives movements of whales in and out of the archipelago. Whaling may have aggravated these movements by leaving an attractive surplus of prey in coastal waters depleted of whales. These findings highlight the magnitude of spatiotemporal scales used by sperm whales and the consequent challenges of assessing population dynamics of long-lived, mobile pelagic species.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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