Animal Counting Toolkit: a practical guide to small-boat surveys for estimating abundance of coastal marine mammals
Notice bibliographique
Résumé
Small cetaceans (dolphins and porpoises) face serious anthropogenic threats in coastal habitats.These include bycatch in fisheries; exposure to noise, plastic and chemical pollution; disturbance from boaters; and climate change.Generating reliable abundance estimates is essential to assess sustainability of bycatch in fishing gear or any other form of anthropogenic removals and to design conservation and recovery plans for endangered species.Cetacean abundance estimates are lacking from many coastal waters of many developing countries.Lack of funding and training opportunities makes it difficult to fill in data gaps.Even if international funding were found for surveys in developing countries, building local capacity would be necessary to sustain efforts over time to detect trends and monitor biodiversity loss.Large-scale, shipboard surveys can cost tens of thousands of US dollars each day.We focus on methods to generate preliminary abundance estimates from low-cost, small-boat surveys that embrace a 'training-while-doing' approach to fill in data gaps while simultaneously building regional capacity for data collection.Our toolkit offers practical guidance on simple design and field data collection protocols that work with small boats and small budgets, but expect analysis to involve collaboration with a quantitative ecologist or statistician.Our audience includes independent scientists, government conservation agencies, NGOs and indigenous coastal communities, with a primary focus on fisheries bycatch.We apply our Animal Counting Toolkit to a smallboat survey in Canada's Pacific coastal waters to illustrate the key steps in collecting line transect survey data used to estimate and monitor marine mammal abundance.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,100 | 0,095 |
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 ».