Réponse des sciences : État de la population Région du Pacifque d’épaulards résidents du nord en 2022
Bibliographic record
Abstract
En raison de sa petite taille de la population, de son faible taux de reproduction et de l’existence de plusieurs menaces anthropiques susceptibles de nuire à son rétablissement continu ou de causer des futures baisses de population, la population d’épaulards résidents du nord est actuellement désignée « menacée » au Canada en vertu de la Loi sur les espèces en péril (Pêches et Océans Canada 2018). Le recensement des populations par photo-identifcation est une activité de recherche importante qui est prévue dans le plan d’action pour les épaulards résidents du nord et du sud au Canada, lequel a été établi aux termes de la Loi sur les espèces en péril (Pêches et Océans Canada 2017). Depuis 1973, la population d’épaulards résidents du nord fait l’objet d’un recensement à chaque année; cette activité de recherche a permis d’établir l’une des plus longues séries chronologiques de données continues provenant d’une population de cétacés. Ce rapport présente des renseignements à jour sur la population de l’épaulard résident du nord en 2022 et complète les publications existantes, y compris le catalogue d’identifcation par photo de l’épaulard résident du nord (Towers et al. 2020) et l’application mobile d’identifcation par photo de l’épaulard résident du nord (Alert Bay Cetological Society 2022). Veuillez citer ce document en utilisant la référence fournie à la fn de celui-ci. Les données démographiques présentées dans le rapport ne doivent pas être analysées dans le cadre d’autres études sans la permission d’un responsable du programme de recherche sur les cétacés de Pêches et Océans Canada (MPO). Veuillez communiquer avec l’auteur-ressource (Thomas Doniol-Valcroze) pour toute demande d’utilisation des données relatives à ce rapport. La présente réponse des Sciences découle de l’examen par les pairs régional du 15 mai 2023 sur le Rapport sur le recensement annuel des épaulards résidents du nord de 2022.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".