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Enregistrement W2995182415 · doi:10.1002/jwmg.21799

Hierarchical Classification of Narwhal Subpopulations Using Social Distance

2019· article· en· W2995182415 sur OpenAlexaffabout
Bertrand Charry, Marianne Marcoux, Jeffrey A. Cardille, Xavier Giroux‐Bougard, Murray M. Humphries

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyArcticPopulationFisheryEcologyPhysical geographyBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Effective wildlife management and conservation require knowledge of distribution, sex composition, and age structure of a population. We explored the distribution of the Baffin Bay narwhal (Monodon monoceros) population in August 2013 by documenting sex and age distribution across the Canadian Arctic Archipelago covering 2,317,152 km2. For 6,314 narwhals identified in 3,393 aerial images taken across the Eastern Canadian Arctic, we calculated a matrix of swimming distances between all individuals. We then used a quantitative clustering approach to partition our dataset (partitioning around the medoids). The clusters obtained from the analysis supported the delimitation of the 5 narwhal management stocks currently used by the Department of Fisheries and Oceans but did not support the hypothesized division of Jones Sound and Smith Sound stocks. Across the 5 clusters, male:female ratios varied between 0.72 and 1.44 and the proportion of newborns relative to the number of females varied between 0.07 and 0.18. As a highly detailed snapshot of narwhal distribution across a very large region, our study is a step toward better documentation of the basic population information required for stock assessment, sustainable harvest, and habitat protection of narwhals in an era of rapid Arctic change. © 2019 The Wildlife Society.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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