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Enregistrement W7133273068

Distribution of north Atlantic Right Whales, Eubalaena glacialis, in Eastern Canada from line-transect surveys from 2017 to 2022

2024· other· en· W7133273068 sur OpenAlexaboutno aff
Anne St-Pierre, Talia Koll-Egyed, Valérie Harvey, Jack W. Lawson, Caroline C. Sauvé, Angélique Ollier, Pierre J. Goulet, Mike O. Hammill, Jean-François Gosselin

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerial surveyTransectAbundance (ecology)Distribution (mathematics)CensusDistance samplingSurvey methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the unusually high number of North Atlantic Right Whales (NARW) carcasses (N=12) reported in the Gulf of St. Lawrence (GSL) in 2017, an unprecedented aerial survey effort was deployed for the monitoring of NARW presence in Canadian waters starting in late August 2017. Between 2017 and 2022, a total of 561,187 km of systematic transect lines have been surveyed over periods of up to 7.5 months in some years, involving up to three aircraft simultaneously. Survey effort was deployed in potential NARW foraging areas across eastern Canadian waters, by covering the entire GSL each summer, and the Scotian Shelf and the continental shelf around Newfoundland and southern Labrador every second summer. A total of 185 NARW groups (246 whales) were observed by primary observers during the systematic surveys, with 6 groups in 2017, 25 groups in 2018, 23 groups in 2019, 43 groups in 2020, 31 groups in 2021, and 57 groups in 2022. The vast majority of NARW sightings (93%) occurred in the two survey stratum in the southern GSL (i.e., separated into southeastern and southwestern stratum), however this area accounted for ~58% of the total survey effort. Abundance estimates in this study were calculated based on a distance sampling approach, and reported for each survey pass of each stratum in order to compare abundances among strata and over time (i.e., within a survey season in the case of repeated surveys, and also across years). Two correction factors specific to NARW and to the region surveyed were computed to correct inherent biases of aerial surveys, i.e., availability bias, for animals underwater when the aircraft passed overhead, and perception bias, for animals at the surface of the water that are missed by observers. These two corrections increased abundance estimates by a factor of ~3. While NARW were consistently detected at the beginning (May to mid-June) and at the end (September to November) of the survey season in the southeastern GSL stratum, they also occur in this area in July and August. Indeed, the highest abundance estimate in this stratum across survey years was recorded for the survey conducted in mid August 2022 (97 animals, CI: 31-308). In the southwestern GSL stratum, peak abundances were observed consistently observed each year between early June and early August. The highest fully corrected abundance for the study period came from a pass of the southwestern GSL stratum in mid-June 2018, with 281 animals (CI: 100-790). All surveys of the southwestern GSL stratum conducted between June and end of August reported observations of NARW. Systematic aerial surveys are one of the set of tools available to monitor NARW which, combined with other approaches such as acoustic monitoring, provide useful information required for the conservation of the 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,048

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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