MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2772101574 · doi:10.1139/cjfas-2017-0313

Dusky sharks (<i>Carcharhinus obscurus</i>) undertake large-scale migrations between tropical and temperate ecosystems

2017· article· en· W2772101574 sur OpenAlexvenueno aff
Matías Braccini, Simon de Lestang, Rory McAuley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarcharhinusFisheryFishingPopulationPredationMarine ecosystemGeographyTemperate climateTrophic levelFish measurementEcologyEcosystemBiologyApex predatorFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the large-scale migrations of marine predators can allow better representation of their population dynamics. The migration biology of dusky sharks (Carcharhinus obscurus), a cosmopolitan large marine predator with very low resilience to fishing, was quantified using a large-scale network of acoustic receivers deployed across Western Australia. Time-series plotting of individual shark detections and modified logistic modelling were used to determine the timing of acoustically tagged sharks’ seasonal migration, the proportion of the population migrating, and the size at which sharks start to migrate. Large (>200 cm fork length) dusky sharks migrated between areas closed (north) and open (south) to commercial shark fishing. There was limited evidence that smaller sharks occurred in the northern study area, whereas several larger individuals of both sexes undertook repeated north–south displacements, moving between disparate ecosystems within the Indian Ocean (21.7°S–35.4°S) and covering round-trip distances of 2000–3000 km per migratory event. For migrating individuals, the probability of occurring in the north was high in the austral winter–spring and low (males) to moderate (females) during the austral summer–autumn.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetIchthyology and Marine BiologyTravaux en français237 207