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Enregistrement W4413382961 · doi:10.1139/cjz-2025-0043

Acoustic occurrence of pinnipeds offshore eastern Canada

2025· article· en· W4413382961 sur OpenAlexafffundvenueabout
Katie Kowarski, Julien Delarue, Emily Maxner, Bruce Martin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensMEG-3 (Canada)
Organismes subventionnairesEnvironmental Studies Research Funds
Mots-clésBiologySubmarine pipelineMarine mammalOceanographyEcologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is limited information on the distribution of pinnipeds beyond known haul-out or whelping sites, particularly in offshore areas. In the waters off Atlantic Canada, this knowledge gap limits our ability to understand baseline habitat use and assess distribution changes through time. We used a large passive acoustic monitoring dataset to determine the acoustic presence of pinnipeds from Labrador to Nova Scotia. Acoustic data were collected from bottom-mounted recorders from 2015 to 2017 at 20 stations, with several in deep offshore waters. An initial application of automated marine mammal detectors and manual validation highlighted 12 stations with seasonal pinniped presence. Additional manual review was completed on these 12 stations to describe the occurrence of pinniped signals. Five pinniped species (hooded seal Cystophora cristata Erxleben, 1777, bearded seal Erignathus barbatus barbatus Erxleben, 1777, grey seal Halichoerus grypus Nehring, 1866, harp seal Pagophilus groenlandicus Erxleben, 1777, and walrus Odobenus rosmarus Linnaeus, 1758) were detected in the data. Pinnipeds were acoustically present primarily in winter and spring, periods when pinnipeds are most vocally active and when sea ice is available as a pupping substrate off Atlantic Canada. These findings highlight offshore regions where species have previously gone unreported and can be used in future work to assess changes in distribution as climate shifts impact sea ice cover.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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'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'admission4
Résumé présentoui

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