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Enregistrement W2778304168 · doi:10.1371/journal.pone.0189764

Soundwatch: Eighteen years of monitoring whale watch vessel activities in the Salish Sea

2017· article· en· W2778304168 sur OpenAlexfundno aff
Elizabeth Seely, Richard W. Osborne, Kari L. Koski, Shawn Larson

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthwest Fisheries Science CenterFisheries and Oceans CanadaNational Marine Fisheries ServiceCalifornia Department of Fish and WildlifeNational Oceanic and Atmospheric AdministrationWashington Department of Fish and WildlifeWashington State University
Mots-clésWhaleEndangered speciesWildlifeFisheryGeographyEcologyHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Soundwatch Boater Education Program is a vessel monitoring and public education outreach program. Soundwatch has been run by The Whale Museum (TWM) during the whale watch season (May through September) in the Haro Strait Region of the Central Salish Sea since 1993. Data collection has been in a consistent manner since 1998 and is presented here. The program compiles data on vessel types and vessel interactions with marine mammals with a focus on the Southern Resident killer whale (SRKW), Orcinas orca, which was listed as endangered under the U.S. Endangered Species Act (ESA) in 2005. The primary goal of the Soundwatch program is to reduce vessel disturbance to SRKWs and other marine wildlife through the education of boaters on regional, local and federal guidelines and regulations and the systematic monitoring of vessel activities around cetaceans. Since 1998, the number of active commercial whale watching vessels has increased over time; ranging from a low of 63 in 1999, to a high of 96 in 2015. In addition, the number of vessel incidents or violation of regulations and guidelines has also increased; ranging from a low of 398 in 1998 to a high of 2621 in 2012. Soundwatch collected data on 23 incident types, some remaining the same over the 18-year data set and some changing over time. The most common incidents over the 18 years were "Within 880 m of Lime Kiln" and "Crossing the path of whales". The numbers of people kayaking near whales also significantly increased since 2004 with the incident "kayaks spread out" with a significantly increasing trend making it difficult for whales to avoid vessels. These results suggest a need for further outreach for effective education and enforcement of whale watching guidelines and regulations in the Central Salish Sea.

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)0,001
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,183 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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