Fine-scale habitat selection by coastal bottlenose dolphins: application of a new land-based video-montage technique
Notice bibliographique
Résumé
Cetacean distribution and underwater topography are frequently correlated. These patterns are commonly studied on large spatial scales, over tens of kilometres, but very rarely on a fine scale. Sightings of bottlenose dolphins, Tursiops truncatus, within the Moray Firth, Scotland, were previously found to be concentrated within deep, narrow channels. To understand why such areas were selected, more-detailed information on the distribution of dolphins was required. This study describes the development of a video technique to study the spatial distribution and relative abundance of bottlenose dolphins. We then used the methodology to investigate whether water depth and seabed gradient influence the dolphins' distribution patterns. Furthermore, temporal patterns of use were examined with respect to seasonal, tidal, and diurnal cycles. The distribution of dolphins was significantly related to topography: dolphins were sighted most frequently in the deepest regions with the steepest seabed gradients. There was a clear temporal pattern in the use of the area, with sightings peaking during July. However, the presence of dolphins was not significantly related to tidal or diurnal cycles. The topography of the area appears to be a significant influence on its intensive use by dolphins, and patterns of use indicate that topography may facilitate foraging during seasonal migrations of fish.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».