Density, abundance and group size of river dolphins (Inia geoffrensis and Sotalia fluviatilis) in Central Amazonia, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Given the difficulties and costs often associated with surveying cetaceans, enlisting members of the public to collect data offers a promisingalternative approach. Comparison of cetacean ‘participatory science’ (also known as ‘citizen science’) data with data collected during traditionalscientific studies helps reveal the strengths and weaknesses of a participatory science approach. With a large number of vessel operators on thewater throughout the year, including dolphin-oriented tour boats, the Hawaiian Islands offer an ideal study site to employ such a dual-methodcomparison. The study aimed to enhance understanding of nearshore dolphin distributions relative to bathymetry. Operators of tour and fishingvessels within the shallow Maui Nui basin of the Hawaiian Islands were recruited to report delphinid sightings. Researchers conducted standarddolphin surveys within the same region. The participatory science approach was successful in generating a large sample size of sightings from fivedifferent species. Findings here demonstrate the potential value of participatory science and of using a multimethod approach to infer odontocetedistribution trends relative to bathymetry in areas where both methods are feasible. Important refinements for future projects are highlighted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».