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Enregistrement W4411948200 · doi:10.24908/ohi.v3i1.17809

Applying a One Health Lens to Mitigating Vehicular Impacts on Marine Mammals

2025· article· en· W4411948200 sur OpenAlexaboutno aff
Mackenzie Doucett-Forget, Janna Andre, Cheryl Spurvey

Notice bibliographique

RevueOne Health Innovation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLens (geology)Environmental scienceThrough-the-lens meteringOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine vehicles play an important role in Newfoundland and Labrador’s (NL) economy, transportation, and essential services. However, they also pose significant threats to humans, marine mammals, and the environment via collisions, noise and/or light pollution, habitat destruction, emissions, and water contamination. These impacts are deeply interconnected, contributing to a complex and evolving wicked problem. Conservation efforts in NL, including grassroots initiatives and government regulations, reflect strong community interest but often lack enforcement mechanisms, long-term support, and measurable outcomes. Applying the One Health perspective highlights the value of community-informed, interdisciplinary approaches that address the complex and overlapping impacts of marine traffic, guiding the development of sustainable solutions for humans, marine mammals, and the environment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,001
Études des sciences et des technologies0,0060,043
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
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