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Enregistrement W6924997074 · doi:10.15468/r7penx

Using acoustic telemetry to study Endangered Atlantic Whitefish (Coregonus huntsmani) ecology in native and novel habitats.

2025· dataset· en· W6924997074 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueGlobal Biodiversity Information Facility · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensOcean Tracking Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndangered speciesHabitatInvasive speciesTelemetryPredationRange (aeronautics)Introduced speciesEstuary

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the OBIS extraction of the Ocean Tracking Network and Dalhousie University (DAL) Using acoustic telemetry to study Endangered Atlantic Whitefish (Coregonus huntsmani) ecology in native and novel habitats., consisting of the release tagging metadata, i.e. the location and date when the tagged animal was released, and summarized detection events of tagged individuals. If readers are interested in the source dataset they may also inquire with the project PIs as listed here or on the OTN web site (https://members.oceantrack.org/project?ccode=AWF). Abstract:Atlantic Whitefish persist in one watershed on Earth, the Petite Rivière near Bridgewater, Nova Scotia, and the species is genetically, culturally, and ecologically unique. Despite being one of the first species protected under Canada's Species at Risk Act (SARA) when it came into force in 2003, they remain Endangered. The most prominent threats to their persistence are habitat deterioration due to anthropogenic impacts such as migration barriers and invasive species increasing competition and predation of Atlantic Whitefish. However, the species is so rare and poorly understood that fundamental questions about the ecology of Atlantic Whitefish are still limiting the effective implementation of the SARA recovery program. A subset of 80 captive-bred whitefish reared in the Dalhousie University Aquatron facility was tagged with acoustic transmitters (Thelma Biotel 2MP9 and Innovasea V9-TP) and released into Millipsigate Lake, the Petite Riviere, or the estuary of the river (i.e. below the migration barriers) in spring 2024. Data analysis will focus on changes between range size and depth use of whitefish in the lake and potential migratory movements of fish released in the estuary. Results will help to identify critical habitats, determine whether the species maintains anadromous instincts, and identify migration barriers. Results will also be used to investigate post-release success and make comparisons between several release strategy elements (i.e. location, season, native/novel system). This study will provide the information needed to identify critical habitats and support the effective implementation of a recovery plan to resist the wild extinction of this Nova Scotia endemic species.

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)0,001
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreJeu de données

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'admission2
Résumé présentoui

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