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Enregistrement W6927355446 · doi:10.26107/rbz-2020-0015

On the Distribution, Behaviour and Seasonal Variation of Irrawaddy Dolphins (Orcaella brevirostris) in the Kep Archipelago, Cambodia

2020· article· en· W6927355446 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueInsight (University of Cumbria) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Conservation Fund of Canada
Mots-clésArchipelagoForagingJuvenileAbundance (ecology)HabitatSeasonalityEndangered speciesMarine mammalCritically endangered

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Irrawaddy dolphins (Orcaella brevirostris) are a globally Endangered cetacean species found in rivers, lakes, estuaries, and coastal waters across Southeast Asia. Whilst much attention has concentrated on understanding freshwater populations of the species, marine populations have received less research attention, with the majority of marine studies focusing on determining abundance and distribution. As part of The Cambodian Marine Mammal Conservation Project, the current study utilises a combination of year-long land and boat survey techniques to identify seasonal critical habitats for the species in Cambodia's Kep Archipelago, as well as fill knowledge gaps on the species' behavioural ecology, to contribute to the design of effective and tailored regional conservation strategies. Results showed Irrawaddy dolphins to be present in the Kep Archipelago in all seasons, with the highest encounter rates in Summer Monsoon (May-September) and Post-Monsoon (October-November) seasons, and the lowest encounter rates in Pre-Monsoon season (March-April). Juveniles were present in all seasons, suggesting the region represents an important nursing ground for the population. Foraging was the most commonly observed behaviour, with significant associations found between certain behavioural states and events, group sizes and seasons, group sizes and juvenile presence, and swim styles and juvenile presence.

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)0,000
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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