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Enregistrement W4220879884 · doi:10.1163/15718085-bja10085

Endangered Blue Whale Survival in the North Atlantic: Lagging Scientific and Governance Responses, Charting Future Courses

2022· article· en· W4220879884 sur OpenAlexaffabout
Olga Koubrak, David VanderZwaag, Boris Worm

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Marine and Coastal Law · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhalingEndangered speciesLegislationGeographyFisheryPopulationFishingCorporate governancePolitical scienceEnvironmental planningBusinessLawBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Populations of blue whales were heavily depleted across the globe by industrial whaling and are still considered globally endangered today. In the Northwest Atlantic, an estimated 400–600 individuals remain, but these numbers are highly uncertain. Ship strikes, fishing gear entanglement, and marine debris are thought to be leading causes of contemporary human-caused mortality in blue whales, with anthropogenic noise possibly causing sublethal stress and injury. Climate change is recognised as an emerging and intensifying threat that is likely to affect food supply and could limit the capacity of the population to recover. Both Canada and the United States have protected blue whales through their domestic legislation. This article reviews law and policy responses in the two countries, as well as bilateral, regional and international frameworks that address anthropogenic threats to blue whales. Future scientific directions, as well as recommendations for improvements to domestic legislation and multilevel cooperation are outlined.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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