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Record W7133277579

Réexamen des populations de bélugas dans le complexe de la baie et du détroit d’Hudson et évaluation des répercussions sur les récoltes dans les unités de gestion du Nunavik et de Sanikiluaq

2023· other· fr· W7133277579 on OpenAlexaboutno aff
Geneviève J. Parent, Arnaud Mosnier, Luca Montana, Grégoire Cortial, Anne St-Pierre, Xavier Bordeleau, Véronique Lesage, Cortney A. Watt, Lianne Postma, Mike O. Hammill

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationPopulation structureUrban environmentStatistical analysisZoogeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les bélugas du complexe de la baie et du détroit d’Hudson sont récoltés par des chasseurs des collectivités du Nunavik et du Nunavut. Dans des études antérieures, une analyse génétique de l’origine (AGO) a été utilisée pour déterminer la contribution des animaux des populations de l’ouest de la baie d’Hudson (OBH) et de l’est de la baie d’Hudson (EBH) aux récoltes dans les différentes unités de gestion. La définition des populations OBH et EBH reposait sur des haplotypes courts de la région de contrôle de l’ADN mitochondrial (mt). Des études avec des haplotypes longs ont toutefois montré que quatre populations pourraient être identifiées dans le complexe de la baie et du détroit d’Hudson. Ici, nous visons à 1) revoir la définition des populations dans cette zone en effectuant le reséquençage et en comparant les haplotypes courts et longs pour la région de contrôle de l’ADN mt de 2 861 bélugas et 2) mettre à jour la contribution relative des groupes de référence nouvellement définis dans les unités de gestion en utilisant une AGO. Les haplotypes longs ont confirmé l’existence de quatre populations définies précédemment : OBH, EBH, baie James (JAM) et baie Cumberland (BCU). Ils ont aussi permis d’identifier une cinquième population aux îles Belcher (BEL). Pour le deuxième objectif, nous avons testé la validité des cinq populations à l’aide d’une approche un contre tous et observé un taux élevé d’attributions erronées entre les populations EBH et BEL. Les erreurs d’attribution étaient dues à des matrilignages génétiques partagés et à des mélanges possibles pendant l’été. Les attributions ont été améliorées lorsque les populations EBH et BEL ont été combinées en tant que groupe de référence unique appelé stock BEL-EBH. L’AGO avec les quatre nouveaux groupes de référence (populations OBH, JAM et BCU et stock BEL-EBH) a donné lieu à des proportions plus élevées du stock BEL-EBH à la récolte d’automne dans le détroit d’Hudson (5,6 %) et dans le nord-est de la baie d’Hudson (14,9 %), et toute l’année au Nunavut (Sanikiluaq; 3,3 à 61,2 %), comparativement aux études antérieures utilisant seulement deux groupes de référence. Les changements dans les groupes de référence, et non dans le reséquençage, ont probablement causé la majeure partie de la variation de l’estimation de la proportion du stock BEL-EBH dans les unités de gestion. Les résultats de cette étude ont accru l’exactitude de la contribution proportionnelle des groupes de référence à la récolte par les collectivités du Nunavik et de Sanikiluaq.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
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 score0.762
Threshold uncertainty score0.473

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
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 head0.039
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.252 · 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
Published2023
Admission routes1
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