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
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.000 | 0.001 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".