The combined use of visual and acoustic data collection techniques for winter killer whale ( Orcinus orca ) observations
Notice bibliographique
Résumé
Observations of cetaceans during the winter are difficult, if not impossible in some locations, yet their presence, habitat use, and behaviour during this period are important for conservation and management. Typically, observations come from vessel surveys, with citizen science networks increasingly adding significant sighting data. In compliment to this, acoustic data collection systems can be deployed to collect information remotely over long periods, and in almost any conditions. Here we describe how the combination of these data collection techniques works to fill knowledge gaps, with data from a well-established citizen science network, and a single passive acoustic monitoring (PAM) recorder integrated to identify killer whale presence during winter months in Clayoquot Sound, on the west coast of Vancouver Island. \n \nTogether these data show the overwinter use of Clayoquot Sound by killer whales is greater than previously thought. During the study period, February 21 to April 25, 2015, the citizen science network noted 14 visual encounters ranging from Amphitrite Point to Hot Spring Cove, Vancouver Island. The PAM recorded 17 acoustic encounters within the 10 km detection radius of the recorder, deployed off Siwash Point, Flores Island. This included 15 encounters not recorded by the visual network. Both resident and Bigg’s (transient) transient whale groups were recorded, although analysis of vocalizations determined that the majority of the encounters recorded acoustically were of northern resident killer whales. This may be a function of life history, with Bigg’s killer whales typically noted to be less acoustically active, or could represent greater site use by this group. This first use of acoustic monitoring over the winter, complemented with visual data, can establish a better understanding of year-round use of this area by killer whales and has broader application to other sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».