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Enregistrement W7104620218 · doi:10.14286/rut7mw

TOPPWS

2006· dataset· en· W7104620218 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOcean Tracking Network · 2006
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensOcean Tracking Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenileEcosystemWhite (mutation)Satellite trackingMegafaunaCrawlingBaseline (sea)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the OBIS extraction of the Ocean Tracking Network and Department of Fisheries and Oceans Canada (DFO) TOPPWS, consisting of the release tagging metadata, i.e. the location and date when the tagged animal was released, and summarized detection events of tagged individuals. If readers are interested in the source dataset they may also inquire with the project PIs as listed here or on the OTN web site (https://members.oceantrack.org/project?ccode=NPACT.TOPPWS). Abstract:Gaining insights into seasonal aggregations of marine megafauna and how patterns vary among demographic groups is pivotal for modeling populations and ecosystem dynamics and evaluating anthropogenic risk exposure. In California, adult and sub-adult white sharks recurrently aggregate on the central coast in fall and winter months, while juveniles are thought to remain present in southern aggregations year-round. However, understanding of movements outside of known aggregation sites, transitions in patterns between ontogenetic groups, and drivers of presence at coastal sites is limited. Using a long-term acoustic tagging program (established in 2006) in Central California, our project focuses on unraveling the coastal movement patterns of white sharks spanning juvenile to adult size ranges. Our expanded receiver array covers both historical aggregation sites and additional locations along the Central California coast, providing a finer-scale investigation into shark movements.

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)0,006
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,119

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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