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Enregistrement W2012154943 · doi:10.1121/1.3654695

Acoustic risk factors and passive acoustic monitoring of endangered southern resident killer whales (<i>Orcinus orca</i>)

2011· article· en· W2012154943 sur OpenAlexaboutno aff
Marla M. Holt, Candice K. Emmons, M. Bradley Hanson, Dawn P. Noren

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndangered speciesHabitatCritical habitatWhalePopulationEnvironmental scienceForagingFisherySound (geography)Chinook windGeographyOceanographyEcologyFish <Actinopterygii>GeologyBiologyOncorhynchus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Southern resident killer whales (SRKWs) occur along the coastal and inland waters of the northeast Pacific Ocean. They are currently listed as endangered in both the U.S. and Canada. Risk factors that are potentially affecting population recovery include prey availability and quality and acoustic disturbance. This is because SRKWs specialize on Chinook salmon, of which many stocks are depleted, and there is a well developed whale-watching industry that focuses on viewing SRKWs in their core summer habitat. This review paper will highlight acoustic research conducted to address risk factors, recovery goals, and other conservation considerations of this endangered population. These include investigations on acoustic and behavioral responses to anthropogenic sounds. A previous study demonstrated amplitude compensation as vessel noise increased and an ongoing study is investigating potential acoustic effects on behavior, including foraging, using suction cup attached digital acoustic recorders (DTAGs). This paper will also discuss passive acoustic monitoring efforts involving coastal ship surveys and acoustic recorder deployments which aim to better characterize critical habitat, particularly in areas and during seasons when SRKW occurrence is less well defined. All of these investigations are designed to provide critical data necessary to address and refine recovery goals and management actions for SRKWs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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