Eyes on the Water: Citizen Science in the Salish Sea
Notice bibliographique
Résumé
The knowledge and expertise of local communities is often ignored or underused in planning for protected species. This is a success story of citizen science collaboration, although the catalyst for this project was driven by the lack of reliable year-round data on Southern Resident Killer Whales (SRKW) and how they use their designated critical habitat. This data, particularly in the high traffic areas of Boundary Pass, Active Pass and Strait of Georgia, is critical to make informed management decisions for this endangered species. Frustrated, community groups capitalized on their considerable local knowledge about the marine ecosystem, and the SRKW, to structure an evidenced-based monitoring program to observe the social associations, travelling and feeding strategies of cetaceans in the area, and formed the Southern Gulf Islands Sighting Network (SGISN). Since its conception, SGISN has closely collaborated with Saturna Island Marine Research Education Society (SIMRES) which has been collecting hydrophone data from Saturna since 2014. SGISN also collaborates with the BC Cetacean Sighting Network to use their interactive whale reporting platform on the web and an app for phones as well as with researchers from Simon Fraser University. SGISN also compiles reliable data on vessel infractions in the Saturna and Pender ISZs. Data is shared with Canadian federal agencies each month to augment the government’s remote technology to track vessels. Both these data sets will be presented to demonstrate that if conservation and protection of the SRKW are the goals, enforcement and education are essential management tools for protecting species at risk. As island residents in the Salish Sea we seek to advance local knowledge and commitment to marine conservation planning and management for species at risk. Future developments include making hydrophone audio available to sighters in near-real time to verify species/ecotypes and detect cetaceans at night.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».