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Record W7133285949

Répartition spatiale et présence saisonnière du petit rorqual, rorqual à bosse, rorqual commun et rorqual bleu dans l'estuaire du Saint-Laurent

2022· other· fr· W7133285949 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
KeywordsLanguage geographyGovernment OfficeTropical rain forest
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’estuaire (ESL) et le golfe du Saint-Laurent (GSL) constituent des aires d'alimentation de plusieurs baleines de l'Atlantique Nord, incluant le rorqual bleu désigné comme « en voie de disparition », le rorqual commun ayant le statut « préoccupant », ainsi que le petit rorqual et le rorqual à bosse. Les collisions avec les navires sont une source importante de mortalité pour ces espèces. • Quatre ensembles de données ont été utilisés pour déterminer la répartition spatiale et temporelle des baleines dans l'ELS : les inventaires aériens et par bateau du MPO (1995- 2017), les données des inventaires par bateau de Parcs Canada et de ses collaborateurs (2006-2011), et les observations obtenues dans le cadre du suivi des activités d'observation en mer (1994-2018) et d'un programme scientifique citoyen (2008-2018). • La modélisation spatiale a été utilisée pour identifier les zones importantes pour les quatre espèces. La tête du chenal Laurentien (TCL) a été identifiée comme une zone centrale pour le petit rorqual, le rorqual à bosse et le rorqual commun. La présence des rorquals communs, des rorquals à bosse et des rorquals bleus était prédite et a été observée le long des pentes abruptes du chenal Laurentien (CL) (comprises entre les isobathes de 100 et 200 m). Les rorquals bleus se retrouvaient également dans les eaux plus profondes que 200 mètres dans le chenal Laurentien. Les pentes en eau peu profonde (entre les isobathes de 20 et 100 m) ont été identifiées comme un habitat important pour les petits rorquals. • Les données disponibles n'ont pas permis une analyse complète des changements saisonniers dans l'utilisation de l'habitat des baleines dans ESL. Les cartes de l'habitat modélisé sont représentatives de la répartition spatiale des baleines dans l’ESL de mai à octobre, période qui comprend la plupart des observations. • D'après les ensembles de données combinés, les petits rorquals ont été observés dans l’ESL d'avril à novembre; les rorquals à bosse et les rorquals communs de mai à octobre et novembre, respectivement; et les rorquals bleus de mars à novembre. • Les patrons spatiaux et temporels de la répartition des baleines dans l’ESL représentent l'intégration d’inventaires systématiques et d'autres sources de données recueillies au cours des 25 dernières années; la variabilité environnementale peut entraîner des changements dans la répartition des baleines. Une surveillance régulière de la répartition de ces espèces sera nécessaire pour s'assurer que les plans de gestion atteignent leurs objectifs.

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)0.004
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 score0.532
Threshold uncertainty score0.930

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.010
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.234 · 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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