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Enregistrement W2808193975 · doi:10.7202/1047152ar

Une décennie de suivis acoustiques continus des rorquals bleus, des rorquals communs et du krill dans le parc marin du Saguenay–Saint-Laurent de 2007 à 2017

2018· article· fr· W2808193975 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yvan Simard, Nathalie Le Roy

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à Rimouski
Mots-clésHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour suivre la fréquentation du parc marin du Saguenay–Saint-Laurent par le rorqual bleu ( Balaenoptera musculus ) et le rorqual commun ( Baleanoptera physalus ) ainsi que la concentration de leur nourriture, le krill, un observatoire acoustique a été opéré de 2007 à 2017 à l’est du parc. L’information nouvelle qu’apportent ces séries temporelles décennales montre que : a) la présence des rorquals est relativement stable, et que les deux espèces ont visité la région chaque année, particulièrement dans la 2 e moitié de l’an, jusqu’à l’apparition des glaces; b) les dates de début et de fin varient, et cette fréquentation saisonnière est plus intense tard en automne qu’au cours de l’été, alors que l’écotourisme d’observation des baleines bat son plein; c) la concentration de krill est élevée (50 % du temps supérieure à 176 t/km 2 ) mais subit d’importantes fluctuations sur de courtes périodes, sans lien particulièrement fort avec des forçages physiques ou biologiques de plus d’un jour, tel celui des marées semi-mensuelles, d’après les analyses de rythmes effectuées. La concentration quotidienne de krill tendait vers un maximum de la mi-décembre à la mi-février. Dans un contexte de réchauffement planétaire, la présence hivernale des rorquals pourrait se prolonger si la période englacée diminue.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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