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Enregistrement W4410453135 · doi:10.1656/045.032.0203

Opportunistic Vessel-Based Detections of Migratory Bats in the Gulf of Maine

2025· article· en· W4410453135 sur OpenAlexaff
M. Wing Goodale, Paul Knaga, Sarah Dodgin, Ethan Gilardi, Marian Howe, Brianna Frankina, C. E. Stearns

Notice bibliographique

RevueNortheastern Naturalist · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyFisheryOceanographyArchaeologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offshore wind energy is being pursued in the Gulf of Maine (Gulf) to reduce dependence on fossil fuels; yet wind turbines pose a collision risk for bats. Previous efforts to monitor bat activity in the Gulf have involved acoustic surveys from stationary platforms, such as buoys and islands. However, acoustic monitoring from vessels opportunistically transiting through the Gulf offers a promising method to capture bat activity further offshore and across both spatial and temporal gradients. To explore the utility of this approach and expand on the growing research on bat presence in the Gulf, acoustic bat detectors were deployed on marine vessels in the Gulf and collected data during periods from April through May and August through October 2024. A total of 69 offshore bat passes were recorded, including calls from Lasiurus cinereus (Hoary Bat), Lasionycteris noctivagans (Silver-haired Bat), and Lasiurus borealis (Eastern Red Bat). Eastern Red Bat and Silver-haired Bat detections were the furthest from shore (136 km and 169 km, respectively), indicating the presence of bats near offshore wind-lease areas during both spring and fall.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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