Detecting change in seabird distributions at sea in arctic and sub-arctic waters over six decades
Notice bibliographique
Résumé
In the western North Atlantic and eastern Arctic, data on the distribution and abundance of seabirds at sea have been collected by the Canadian Wildlife Service from two main survey programs using ships of opportunity. The first, PIROP (Programme intégré de recherches sur les oiseaux pélagiques) collected quantitative information on seabird occurrence from 1965-1992 and the second, ECSAS (Eastern Canada Seabirds at Sea) from 2006-present. Combining the ECSAS data with data collected off the west coast of Greenland from 1988-2015 by the Danish Centre for Environment and Energy, we developed predictive models to investigate how ice cover and ocean processes influence the distribution thick-billed murre (Uria lomvia), northern fulmar (Fulmarus glacialis), dovekie (Alle alle), and black-legged kittiwake (Rissa tridactyla) in summer and autumn between Canada and Greenland. We used the PIROP data to examine how the distribution of these four species has changed over the last six decades. We discuss the results in relation to ocean climate variability, but also the challenges that exist when comparisons span such long time periods, including monitoring programs with changing priorities, differences in data-collection methodologies, and advances in technologies that are difficult to apply to historic datasets.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».