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Enregistrement W7084144288 · doi:10.6084/m9.figshare.30048643.v2

Data and Code: "Historic logbooks reveal spatial footprints of commercial whaling"

2025· other· en· W7084144288 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermoelastic and Magnetoelastic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésWhalingArcticBayesian probabilityWhaleCensusBeluga Whale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dataset 1. Transcriptions of the 161 unpublished whaling voyages new to this study.Dataset 2. Bowhead whaling strike data digitized from map figures and tables in Reeves et al. 1983. “Distribution and Migration of the Bowhead Whale, Balaena mysticetus, in the Eastern North American Arctic”. Arctic 36:1, 5-64. https://www.jstor.org/stable/40509468Dataset 3. Bowhead whaling strike data digitized from map figures in Ross and McIver 1982. “Distribution of the kills of bowhead whales and other sea mammals by Davis Strait whalers, 1829-1910”. Unpublished manuscript. Arctic Pilot Project, Petro Can., 55D-6th Ave., S.W. Calgary, Alberta, TIP-I44, Canada. 75 pages.Dataset 4. Standalone strike data of bowhead whales and other marine mammals from various other references. We treated strikes labelled “blackfish” as referring to bowhead whales Data from Townsend (1935) and Census of Marine Life were downloaded from the New Bedford Whaling Museum on 8 December 2022.Dataset 5. Cleaned bowhead whale strike data from Datasets 2-4, where we removed data with imprecise spatial and/or temporal descriptions.Dataset 6. Reconstructed whaling voyages in the Bering-Chukchi-Beaufort stock.Dataset 7. Reconstructed whaling voyages in the East Canada-West Greenland stock (including Hudson Bay).Dataset 8. Reconstructed whaling voyages in the East Greenland-Svalbard-Barents stock.Dataset 9. Input data for the Bayesian Structural Causal Model. X- and Y- coordinates are projected using the following CRS: "+proj=stere +lat_0=90 +lat_ts=71 +lon_0=-120 +datum=WGS84 +units=km +no_defs +ellps=WGS84".Software 1. R code for running the Bayesian hDCRW model using Rstan.Software 2. Stan code for the hierarchical Bayesian DCRW model.Software 3. R code for running the Bayesian Structural Causal Model.

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)0,010
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,015
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1720,130

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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