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Enregistrement W2898354222 · doi:10.5061/dryad.8jj26

Data from: Cultural turnover among Galápagos sperm whales

2016· article· en· W2898354222 sur OpenAlexaff
Maurício Cantor, Hal Whitehead, Shane Gero, Luke Rendell

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSperm whaleFisheryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While populations may wax and wane, it is rare for an entire population to be replaced by a completely different set of individuals. We document the large-scale relocation of cultural groups of sperm whale off the Galápagos Islands, in which two sympatric vocal clans were entirely replaced by two different ones. Between 1985 and 1999, whales from two clans (called Regular and Plus-One) defined by cultural dialects in coda vocalizations were repeatedly photo-identified off Galápagos. Their occurrence in the area declined through the 1990s; by 2000, none remained. We reassessed Galápagos sperm whales in 2013–2014, identifying 463 new females. However, re-sighting rates were low, with no matches with the Galápagos 1985–1999 population, suggesting an eastward shift to coastal areas. Their vocal repertoires matched those of two other clans (called Short and Four-Plus) found across the Pacific but previously rare or absent around Galápagos. The mechanisms behind this cultural turnover may include large-scale environmental regime shifts favouring clan-specific foraging strategies, and a response to heavy whaling in the region involving redistribution of surviving whales into high-quality habitats. The fall and rise of sperm whale cultures off Galápagos reflect the structuring of the Pacific population into large, enduring clans with dynamic ranges. Long-lasting clan membership illustrates how culture can be bound up in the structure and dynamics of animal populations and so how tracking cultural traits can reveal large-scale population shifts.

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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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