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Enregistrement W7104659726 · doi:10.14286/gwi8cd

MANGA - (Tag) Habitat use of oceanic manta rays

2023· dataset· en· W7104659726 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensOcean Tracking Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndangered speciesHabitatOutreachWhaleBenthic habitatMarine habitatsMegafaunaFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the OBIS extraction of the FACT Network and Bureau of Ocean Energy Management (BOEM) MANGA - (Tag) Habitat use of oceanic manta rays, 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=FACT.MANGA). Abstract:The purpose of this study is to understand how movements and site fidelity of endangered oceanic manta rays (Mobula birostris) affect the risk of this species interacting with the Bureau of Ocean Energy Management (BOEM) marine mineral extraction or associated mitigation activities as part of their Marine Minerals Program (MMP). Acoustic telemetry will be used to determine habitat use patterns within existing receiver arrays at the Canaveral Shoals sand borrow area, whereas animal-borne inertial tags will be used to characterize behavior at fine spatial and temporal scales. Together, these techniques leverage the target species as a mobile oceanographic platform advancing the utility of animal telemetry for ocean monitoring while providing data on the risks of negative interactions between endangered megafauna and mineral extraction activities, thus facilitating improved mitigation. Data produced from this study will feed into robust education and outreach programs underway at Georgia Aquarium, which is one of the world’s largest public aquariums and features giant manta rays as a flagship exhibit species.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,234 · 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
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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