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Enregistrement W6950619282 · doi:10.5683/sp3/pq0ef5

Global Warming and Arctic Marine Mammals (GWAMM)

2012· dataset· en· W6950619282 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2012
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsistence agricultureApex predatorBayWhaleMarine ecosystemArcticEcosystemTrophic levelMarine mammal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The GWAMM project has developed a Community-Based Monitoring (CBM) network within the greater Hudson Bay region. Our goal was to monitor marine ecosystem change using apex predators but also to understand the drivers of change. Results provided policy information required to allow northerners the ability to adapt to the environmental changes. During the Inuit subsistence hunts of 2007, the network relied on Arviat and Sanikiluaq community involvement. In 2008 and 2009, we expanded the network to include the communities of Repulse Bay and Igloolik, respectively. Partnering with northerners provided whale and seal tissue samples from hunts as well as a collection of prey species representing parts of the marine environment. A reference collection of samples from the complete food web was developed and used to build a model of trophic interactions from marine mammals down to nutrients and phytoplankton. GWAMM is also a network project that links to other marine mammal research projects in the region including satellite-telemetry movement studies of polar bears, seals, and whales, and photo-identification of bowhead and killer whales, and use of chemical signals to understand whale and seal diet, and tracking predation effects caused by invasive species such as killer whales. Results indicated that with declining sea ice, the Hudson Bay marine ecosystem is shifting from a polar bear-seal system with Inuit hunters at the apex to one dominated by cetaceans with killer whales at the apex. This shift is eroding Inuit traditional subsistence culture. As a result, our project has the added goal t o provide northerners with information required to adapt to a rapidly changing world where Arctic marine mammal populations are showing demographic strain due to polar warming.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,249

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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