Faecal sampling using detection dogs to study reproduction and health in North Atlantic right whales (Eubalaena glacialis)
Notice bibliographique
Résumé
Conservation and management of many cetaceans is hindered by the difficulty of acquiring samples from free-swimming individuals to obtain essential data on health, diet, reproduction and physiological impacts of environmental and anthropogenic stressors. This is particularly true for large whales, which are logistically difficult to live-capture for sampling. In North Atlantic right whales (Eubalaena glacialis), a significant decline in reproduction and health in the 1990s led to the application of faecal-based analyses to study stress and reproductive endocrinology, marine biotoxin exposure and prevalence of disease-causing protozoa. However, this approach was limited by low sample acquisition rates with opportunistic faecal (scat) collection methods. The work presented here evaluates the relative sampling efficiency of scent detection dogs trained to locate North Atlantic right whale scat versus opportunistic scat collection during photoidentification surveys. Three years of sample collection using both detection dogs and opportunistic methods are summarised. Faecal sample collection rates using detection dogs were over four times higher than opportunistic methods. The use of detection dogs for scat collection from free-swimming right whales has for the first time provided adequate numbers of samples for statistical analyses. The endocrine, disease, genetic and biotoxin studies currently being performed on these samples markedly improve the ability to address fundamental questions vital to effective conservation and management of highly endangered right whales.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».