Modeling the effect of boat traffic on the fluctuation of humpback whale singing activity in the Abrolhos National Marine Park, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Since the moratorium on whaling, the Brazilian government and local Non-Govermental Organizations (NGOs) have adopted and encouraged a more sustainable use of whales as tourist attractions. Nevertheless, concerns about boat traffic impacts on whale population health have arisen, especially in protected areas such as marine parks. The Abrolhos Marine National Park is the seasonal habitat for the breeding population of humpback whales in the Western South Atlantic. We acoustically monitored 7% of the park area during 26 days using marine autonomous recording units and evaluated the responses of whales to boat traffic by measuring changes in male singing activity. The recorded humpback whale songs were analyzed to locate and count individual singers. We modeled the fluctuation in the number of singers over time in response to: number of acoustic boat events, tide height, lunar phase, hour of the day, the quadratic function of hour of day, day of the season, and presence of light. Generalized linear models were used to fit the singer count data into a Poisson distribution and log link. We found an important negative effect of boat traffic on singing activity. There is evidence that the interaction between phases of the moon and the quadratic function of hour of day also affect singing behavior. Adaptive management should aim at reducing the number of noise events per boat, which can improve the whale watching experience and reduce the impact on male singing behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».