Notice bibliographique
Résumé
Archer L. C., B. Kirschhoffer, J. Aars, D. K. James, K. M. Miller, N. W. Pilfold, J. Sulich, and M. A. Owen. 2025. Monitoring phenology and behavior of polar bears at den emergence using cameras and satellite telemetry. Journal of Wildlife Management 89:e22725. https://doi.org/10.1002/jwmg.22725. Funding support from the Svalbard Environmental Protection Fund was accidentally omitted from the Acknowledgments. This funding support is now recognized in the updated Acknowledgments section below. Magnus Andersen was involved in all capture work in Svalbard where polar bears were collared in spring. Rolf Arne Ølberg also participated in this field work. Rupert Krap participated in several years of the deployment of camera systems in Svalbard, and several people from the Norwegian Polar Institute further supported that work in different ways. Polar Bears International and the Svalbard Environmental Protection Fund contributed funding to the study, and both PBI and WWF UK contributed funding for fieldwork associated with capture of bears and deployment of collars that made it possible to locate the maternity dens. LCA was funded by a Mitacs Elevate Fellowship and Polar Bears International.
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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 | 0,003 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,174 | 0,124 |
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 ».