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Record W7133269683

Distribution saisonnière et concentration de quatre espèces de baleine à fanons dans l’estuaire du Saint-Laurent, basé sur 22 ans de données d’observations de Pêches et Océans Canada

2022· other· fr· W7133269683 on OpenAlexaboutno aff
Arnaud Mosnier, Jean-François Gosselin, Véronique Lesage

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
KeywordsDistribution (mathematics)Urban environmentStatistical analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’estuaire et le golfe du Saint-Laurent constituent des aires d'alimentation de plusieurs baleines de l'Atlantique Nord, comme le petit rorqual, le rorqual à bosse, le rorqual bleu désigné comme en voie de disparition et le rorqual commun dont le statut est préoccupant. Le Saint-Laurent est une voie maritime importante et les collisions avec les navires sont une source importante de mortalité pour ces espèces. Le développement de mesures de protection efficaces nécessite des connaissances sur leur distribution spatiale et temporelle. Les observations de ces espèces enregistrées pendant des relevés aériens et par bateau réalisés entre 1995 et 2017 ont été utilisées pour produire des cartes présentant les observations brutes, des densités relatives obtenues par des analyses de kernel et des probabilités d’occurrences relatives prédites par des modèles de distribution spatiale. Ces derniers ont permis une utilisation plus complète des données disponibles et les cartes qui en résultent sont considérées comme la meilleure représentation de la distribution spatiale des quatre espèces dans l'estuaire. Les modèles prédisent une probabilité d’occurrence de rorqual commun, de rorqual à bosse et de petit rorqual plus élevée à la tête du chenal Laurentien. Une probabilité d’occurrence de rorqual bleu, de rorqual commun et de rorqual à bosse plus élevée est prédite le long des pentes du chenal Laurentien, alors qu'une probabilité d’occurrence de petit rorqual plus élevée est prédite le long des pentes en eaux peu profondes près de l'isobathe de 20 m. Finalement, une probabilité d’occurrence de rorqual bleu plus élevée est prédite dans les eaux plus profondes du chenal Laurentien entre Les Escoumins et Forestville. Ces cartes mettent en évidence les zones potentiellement importantes à considérer lors de la définition des plans de gestion visant à réduire les risques de collision avec les navires.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.444
Threshold uncertainty score0.893

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.013
GPT teacher head0.228
Teacher spread0.214 · 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
Admission routes1
Has abstractyes

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