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Enregistrement W2905748314 · doi:10.1139/cjz-2018-0167

Predicting seasonal occurrence of leatherback turtles (<i>Dermochelys coriacea</i>) in eastern Canadian waters from turtle and ocean sunfish (<i>Mola mola</i>) sighting data and habitat characteristics

2018· article· en· W2905748314 sur OpenAlexaffvenueabout
Arnaud Mosnier, Jean‐François Gosselin, Jack Lawson, Stéphane Plourde, Véronique Lesage

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurtle (robot)HabitatFisheryAerial surveyContext (archaeology)PopulationEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Part of the western Atlantic population of leatherback turtles (Dermochelys coriacea (Vandelli, 1761)) forage in Canadian waters, where high-use areas have been identified using satellite telemetry and opportunistic sightings. Here, we use sightings of leatherback turtles and ocean sunfish (Mola mola (Linnaeus, 1758)) obtained during a systematic large-scale aerial survey, along with opportunistic turtle sightings, to examine the seasonal occurrence and distribution of leatherback turtles in eastern Canada. Using environmental correlates, we predict the spatial and seasonal development of potentially suitable habitats. All data sets confirmed the presence of leatherback turtles off Nova Scotia during summer. They also highlighted turtle occurrence off southern Newfoundland. Opportunistic sightings suggest a seasonal shift in main turtle concentrations from southwest to northeast, with use of southern Newfoundland waters extending into September. A generalized additive model linking environmental characteristics and turtle observations suggests adding the Grand Banks off Newfoundland and waters east of Anticosti Island in the Gulf of St. Lawrence to the potentially important habitat for leatherback turtles. Direct observations helped delineate habitat currently used by leatherback turtles. In the context of climate change, this modelling approach may improve our ability to forecast changes in turtle habitat suitability and the risks of entrapment or collision associated with potentially changing usage patterns.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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