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Enregistrement W2807738670 · doi:10.7202/1047150ar

Suivi des espèces ciblées par les activités d’observation en mer dans le parc marin du Saguenay–Saint-Laurent de 1994 à 2017

2018· article· fr· W2807738670 sur OpenAlexafffundvenueabout
Cristiane C. A. Martins, Samuel Turgeon, Robert Michaud, Nadia Ménard

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensLibrary of Parliament
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésHumanitiesArtGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sur la côte est de l’Amérique du Nord, c’est dans l’estuaire du Saint-Laurent, et en ciblant principalement le rorqual commun ( Balaenoptera physalus ), que l’activité organisée d’observation des baleines a pris naissance. L’encadrement de l’activité a été possible par la création du parc marin du Saguenay–Saint-Laurent et la mise en place d’une réglementation. Un protocole d’échantillonnage a été mis au point pour assurer le suivi des activités d’observation en mer (AOM) des cétacés. Afin de caractériser les espèces ciblées et l’utilisation du territoire, 1186 excursions échantillonnées à bord des grands bateaux de Tadoussac, de 1994 à 2017, ont été analysées. Depuis 2001, il y a eu un changement de l’espèce ciblée en même temps qu’une diminution marquée de la densité locale du rorqual commun. Le rorqual commun a été l’espèce la plus ciblée au cours de 15 des 24 années échantillonnées, suivi par le petit rorqual ( Balaenoptera acutorostrata , 6 années) et le rorqual à bosse ( Megaptera novaeangliae , 3 années). Une analyse de groupement a mis en évidence des années similaires quant aux espèces ciblées et aux variables de distribution spatiale. La poursuite à long terme du suivi des AOM et des suivis systématiques permettra de mieux comprendre cet écosystème et d’assurer une gestion adaptative et durable de cette activité.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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