The Gray Seal: 80 Years of Insight into Intrinsic and Extrinsic Drivers of Phocid Behavior
Notice bibliographique
Résumé
The gray seal is a data-rich species with behavioral studies dating back to the 1940s. The reasons for the wealth of knowledge are partly fortuitous; pioneering naturalists ventured forth to remote island colonies around the UK and Canada to observe the ‘hook-nosed sea-pig’ during their annual breeding seasons. These early qualitative treatises on gray seal behavior ignited further, more quantitative, research interest, which has continued to expand to this day. Several gray seal traits enhance its suitability as a study system for understanding drivers of behavior, such as their ease of observation and site fidelity during breeding, and unique pelage patterns enabling the collection of long-term data on known individuals. Gray seals also inhabit a remarkable variety of habitats, both on land and at sea, facilitating comparative studies of environmental drivers of behavior. These traits have enabled pioneering behavioral research across a wide range of life-history stages. This chapter aims to capture the diversity of behavioral knowledge derived from gray seals, revealing how they interact with one another and their environment. We also highlight new research areas likely to present research opportunities and challenges in the near future, especially in the context of rapidly changing terrestrial and marine environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».