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Record W6990695734

DYMATURE 2015 - Dynamique spatio-temporelle et origine des tortues vertes immatures des îles Eparses. Rapport de Mission Glorieuse & Juan de Nova, 20 mars – 12 avril 2015

2015· article· fr· W6990695734 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueInstitutional Archive of Ifremer (French Research Institute for Exploitation of the Sea) · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicTurtle Biology and Conservation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNova scotiaProspectionFood supply
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans la suite de la mission à Europa en 2011, des missions menées depuis 2005 par les équipes d’Ifremer et de Kélonia, et dans le cadre de l’Action 4.2.3 du Plan National d’Action (PNA) tortues marines dans les îles Eparses, l’objectif de cette mission à Glorieuses et à Juan de Nova a été de continuer à acquérir\ndes données sur la dynamique spatio-temporelle des immatures de tortues vertes présentes dans les îles Eparses. Plus précisément, cette mission a eu pour objectif de :\n1- continuer la série longue de marquage –relecture de tortues vertes juvéniles présentes dans le lagon des Glorieuses et de Juan de Nova ainsi que les suivis de croissance des individus recapturés, \n2- déterminer le comportement spatial à fine échelle des tortues vertes juvéniles présentes dans le lagon de Juan de Nova par l’utilisation de balises Argos FASTLOC GPS (N=9) fixées sur la carapace,\n3- déterminer le comportement alimentaire des tortues vertes juvéniles présentes dans le lagon de Juan de Nova par l’utilisation de caméras miniatures fixées sur la carapace (N=9). En parallèle, cette mission a également permis de reposer des panneaux d’identification des plages de référence pour les comptages de traces sur Juan de Nova ainsi que de tester un goniomètre fournit par CLS pour aider à repérer les tortues marines équipées d’une balises Argos.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.179
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.007
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.152
GPT teacher head0.375
Teacher spread0.223 · 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 designNot applicable
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

Citations0
Published2015
Admission routes1
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