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Record W7133268389

Évaluation des menaces pour la baleine

2022· other· fr· W7133268389 on OpenAlexaboutno aff
Pêches et Océans Canada, Fisheries and Oceans Canada

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationNaturalizationIle de france
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une évaluation des menaces a été réalisée pour 15 catégories de menaces pour les baleines à bec communes à deux échelles géographiques imbriquées : pour la population en voie de disparition du plateau néo-écossais (UDPN) en particulier, et pour les deux populations de baleine à bec commune dans l’Atlantique Nord-Ouest (UDPN et population du détroit de Davis, de la baie de Baffin et de la mer du Labrador [DDBBML]). Il s’agissait notamment d’évaluer les menaces à l’échelle de l’individu et de la population. Le niveau d’impact individuel (pour l’UDPN et pour l’Atlantique Nord-Ouest [ANO]) a été évalué comme étant élevé ou extrême pour les menaces que constituent la chasse historique à la baleine, les sonars militaires, l’empêtrement, les risques de déprédation, les collisions avec les navires et les déversements d’hydrocarbures. Le niveau d’impact sur la population de l’UDPN a été évalué comme étant élevé ou extrême pour le changement climatique, la chasse historique à la baleine, les sonars militaires, l’empêtrement, les collisions avec les navires et les déversements d’hydrocarbures.. Le niveau d’impact sur la population de l’ANO a été évalué comme étant élevé pour la chasse historique à la baleine, moyen pour le changement climatique et faible pour le bruit des navires, tandis que les 12 autres menaces ont été évaluées comme inconnues, principalement parce qu’il n’y a aucune information sur la taille de la population de baleines à bec commune du DDBBML dans l’ANO. La catégorisation d’une menace particulière comme étant inconnue à un niveau d’impact individuel ou sur la population ne signifie pas que l’effet est inexistant ou que la menace n’est pas importante. Dans de nombreux cas, on sait que les impacts se produisent sur les individus même s’ils n’ont pas été ou ne peuvent pas être facilement mesurés à l’échelle de la population. Il est probable que les mortalités, les blessures et les autres impacts soient sous-déclarés en raison de l’habitat extracôtier de la baleine à bec commune. Cette évaluation des menaces ne prend pas en compte les impacts sur l’habitat, les effets indirects, les interactions entre les menaces multiples ou les effets cumulatifs. Les impacts de menaces multiples combinées peuvent entraîner un risque global plus élevé pour la baleine à bec commune que toute menace individuelle prise isolément. Le changement climatique constitue une menace particulièrement préoccupante qui pourrait modifier le niveau de risque des autres menaces pesant sur la baleine à bec commune.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.945
Threshold uncertainty score0.108

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.014
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.227 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2022
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