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Record W2808193975 · doi:10.7202/1047152ar

Une décennie de suivis acoustiques continus des rorquals bleus, des rorquals communs et du krill dans le parc marin du Saguenay–Saint-Laurent de 2007 à 2017

2018· article· fr· W2808193975 on OpenAlexafffundvenueabout
Yvan Simard, Nathalie Le Roy

Bibliographic record

VenueLe Naturaliste canadien · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicMarine and coastal plant biology
Canadian institutionsUniversité du Québec à RimouskiFisheries and Oceans Canada
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à Rimouski
KeywordsHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pour suivre la fréquentation du parc marin du Saguenay–Saint-Laurent par le rorqual bleu ( Balaenoptera musculus ) et le rorqual commun ( Baleanoptera physalus ) ainsi que la concentration de leur nourriture, le krill, un observatoire acoustique a été opéré de 2007 à 2017 à l’est du parc. L’information nouvelle qu’apportent ces séries temporelles décennales montre que : a) la présence des rorquals est relativement stable, et que les deux espèces ont visité la région chaque année, particulièrement dans la 2 e moitié de l’an, jusqu’à l’apparition des glaces; b) les dates de début et de fin varient, et cette fréquentation saisonnière est plus intense tard en automne qu’au cours de l’été, alors que l’écotourisme d’observation des baleines bat son plein; c) la concentration de krill est élevée (50 % du temps supérieure à 176 t/km 2 ) mais subit d’importantes fluctuations sur de courtes périodes, sans lien particulièrement fort avec des forçages physiques ou biologiques de plus d’un jour, tel celui des marées semi-mensuelles, d’après les analyses de rythmes effectuées. La concentration quotidienne de krill tendait vers un maximum de la mi-décembre à la mi-février. Dans un contexte de réchauffement planétaire, la présence hivernale des rorquals pourrait se prolonger si la période englacée diminue.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.296
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2018
Admission routes4
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