Suivi des espèces ciblées par les activités d’observation en mer dans le parc marin du Saguenay–Saint-Laurent de 1994 à 2017
Bibliographic record
Abstract
Sur la côte est de l’Amérique du Nord, c’est dans l’estuaire du Saint-Laurent, et en ciblant principalement le rorqual commun (Balaenoptera physalus), que l’activité organisée d’observation des baleines a pris naissance. L’encadrement de l’activité a été possible par la création du parc marin du Saguenay–Saint-Laurent et la mise en place d’une réglementation. Un protocole d’échantillonnage a été mis au point pour assurer le suivi des activités d’observation en mer (AOM) des cétacés. Afin de caractériser les espèces ciblées et l’utilisation du territoire, 1186 excursions échantillonnées à bord des grands bateaux de Tadoussac, de 1994 à 2017, ont été analysées. Depuis 2001, il y a eu un changement de l’espèce ciblée en même temps qu’une diminution marquée de la densité locale du rorqual commun. Le rorqual commun a été l’espèce la plus ciblée au cours de 15 des 24 années échantillonnées, suivi par le petit rorqual (Balaenoptera acutorostrata, 6 années) et le rorqual à bosse (Megaptera novaeangliae, 3 années). Une analyse de groupement a mis en évidence des années similaires quant aux espèces ciblées et aux variables de distribution spatiale. La poursuite à long terme du suivi des AOM et des suivis systématiques permettra de mieux comprendre cet écosystème et d’assurer une gestion adaptative et durable de cette activité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".