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Enregistrement W6958146464 · doi:10.60825/zwse-mh92

Community-led coastal ecosystem assessments in the Hudson Bay Complex (Igloolik, Kinngait, and Naujaat, NU and Whapmagoostui, QC): Synthesis of 2020-2021 field programs

2023· report· en· W6958146464 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFisheries and Oceans Canada / Pêches et Océans Canada - Publications · 2023
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayBaseline (sea)HabitatFishingArcticBiodiversityEcosystemMarine habitatsCircumpolar star

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hudson Bay Complex (HBC) is rapidly changing, which is impacting ecosystems and Northern Indigenous communities. To address a knowledge gap in understanding coastal ecosystem, a community-led coastal assessment was completed in four HBC communities to assess the biodiversity of fishes, invertebrates, and their habitats in a program called “Arctic Coast”. Communities that participated in the Arctic Coast program from the HBC included: Kinngait, Naujaat, and Igloolik, Nunavut, as well as Whapmagoostui, Quebec. This coastal program captured seasonal and inter-annual differences within and among regions between 2020 and 2021. It also assists in enhancing community research capacity through training and leadership opportunities. This report summarizes species occurrences, biological information on collected species, and describes the habitat of each coastal ecosystem. Data collected across different communities indicates spatial and temporal variation in fishes, invertebrates, and environmental parameters. Overall, the greatest fishing effort took place in Kinngait, which is also where the highest number of fish were captured. Notably, Grubby Sculpin (Myoxocephalus aenaeus) was documented in Kinngait, and is the most northern location recorded for this species. During the open water period, the warmest daily average water temperature occurred in Whapmagoostui. Overall, the information documented in this report will provide a baseline in order to assess future change and may aid in the identification and assessment of culturally and ecologically important marine areas.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,230 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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