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Enregistrement W7037895750

Eyes on the Water: Citizen Science in the Salish Sea

2022· article· en· W7037895750 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen scienceWhaleEndangered speciesEnforcementLaw enforcementMarine conservationEnvironmental educationGovernment (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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
Publié2022
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Résumé présentoui

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