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Enregistrement W2975290139 · doi:10.1139/as-2019-0014

Evidence of killer whale predation on a yearling bowhead whale in Cumberland Sound, Nunavut

2019· article· en· W2975290139 sur OpenAlexaffvenueabout
Brent G. Young, Sarah M. E. Fortune, William R. Koski, Stephen Raverty, Ricky Kilabuk, Steven H. Ferguson

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of ManitobaGovernment of British ColumbiaLGL (Canada)University of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhalePredationArcticFisherySound (geography)BiologyPopulationMarine mammalGeographyEcologyOceanographyGeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accounts of killer whale (Orcinus orca) predation on marine mammals in the Canadian Arctic are relatively uncommon. Although second-hand reports of killer whale predation events in the Arctic are more common in recent years, these observations are generally poorly documented and the outcome of attacks are often unknown. On 12 August 2016, a floating bowhead whale (Balaena mysticetus) carcass was found off-shore in Cumberland Sound, Nunavut — presumably predated by killer whales that were sighted in the area. Inspection of the carcass revealed injuries consistent with published accounts of killer whale predation on large whales and observations of killer whale predation on bowheads described in Inuit traditional knowledge. The bowhead was male, 6.1 m long in good nutritional condition and estimated between 14 and 16 months old. As a recently weaned yearling, this whale would have been highly vulnerable to killer whale predation. With decreasing summer sea ice making some areas of the Arctic more accessible, the incursion and presence of killer whales in the Arctic is expected to increase. A better understanding of Arctic killer whale predation pressure is needed to predict the potential impact they will have on the eastern Canada–west Greenland bowhead population as well as on other marine mammal prey.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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