Bowhead Whale Drone Data Collection - Cumberland Sound - Nunavut
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We summarize the drone-based data collected for Bowhead Whales (Balaena mysticetus) in Cumberland Sound, Nunavut, in collaboration with researchers from Dalhousie University and the community of Pangnirtung. The datasets highlighted in this record focus on drone observations, which represent the primary contribution of the Hakai Institute, with additional project components summarized for context. Data was collected under DFO animal care permit 2023-2024 / marine mammal license for whale research, all methods were performed in accordance with the relevant guidelines and regulations. Our objectives are to: 1) Develop a more complete understanding of the ecosystem conditions that support current populations of bowhead whales in the eastern Canadian Arctic 2) Evaluate the health and condition of different age-sex groups of whales based on morphometrics 3) Predict future impacts on the nutritional regime of future populations of EC-WG bowhead whales. Drone operations were conducted to capture still images and altimeter data for measuring body size and health. We also used drone video to monitor behaviors, assist with fecal sample collection, and ensure safe boat operations around the whales. We employed two oceanographic sampling approaches: opportunistic sampling in the path of feeding whales, and systematic surveys along predetermined track lines to cover a broader area, both in the presence and absence of whales. We used net collections for DNA barcoding to differentiate between species of Calanus. To confirm that the zooplankton species we sampled reflected the Bowhead Whale diet, we opportunistically collected scat from live whales and stomach contents from harvested Bowheads, using DNA metabarcoding to identify species composition.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,590 |
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 découle