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Enregistrement W2889406694 · doi:10.1139/cjz-2018-0077

Acoustic detections of Arctic marine mammals near Ulukhaktok, Northwest Territories, Canada

2018· article· en· W2889406694 sur OpenAlexafffundvenueabout
William Halliday, Matthew K. Pine, Stephen J. Insley, Raimundo Soares, Piia Kortsalo, Xavier Mouy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensWildlife Conservation Society CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesGarfield Weston FoundationW. Garfield Weston FoundationAurora Research InstituteUniversity of Victoria
Mots-clésBeluga WhaleBelugaArcticBiologyElephant sealWhaleFisherySeasonal breederFur sealZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic marine environment is changing rapidly through a combination of sea ice loss and increased anthropogenic activity. Given these changes can affect marine animals in a variety of ways, understanding the spatial and temporal distributions of Arctic marine animals is imperative. We use passive acoustic monitoring to examine the presence of marine mammals near Ulukhaktok, Northwest Territories, Canada, from October 2016 to April 2017. We documented bowhead whale (Balaena mysticetus Linnaeus, 1758) and beluga whale (Delphinapterus leucas (Pallas, 1776)) vocalizations later into the autumn than expected, and we recorded bowhead whales in early April. We recorded ringed seal (Pusa hispida (Schreber, 1775)) vocalizations throughout our deployment, with higher vocal activity than in other studies and with peak vocal activity in January. We recorded bearded seals (Erignathus barbatus (Erxleben, 1777)) throughout the deployment, with peak vocal activity in February. We recorded lower bearded seal vocal activity than other studies, and almost no vocal activity near the beginning of the spring breeding season. Both seal species vocalized more when ice concentration was high. These patterns in vocal activity document the presence of each species at this site over autumn and winter and are a useful comparison for future monitoring.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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