Study of baleen whales’ ecology and interaction with maritime traffic activities to support management of a complex socio-ecological system
Notice bibliographique
Résumé
La gestion du milieu marin pour de multiples usages est une problématique de plus en plus en complexe. La création d’aires marines protégées (AMP) a été désignée comme étant une stratégie efficace afin de concilier la conservation avec les autres usages. Cependant, pour atteindre les objectifs de conservation, un plan de gestion bien défini de même qu’un programme de suivi efficace doivent être instaurés. En 1998, le parc marin du Saguenay–Saint-Laurent (PMSSL) a été créé afin de protéger plusieurs écosystèmes important de l’Estuaire du Saint-Laurent. Une industrie d’observation en mer de baleines en pleine croissance était déjà établie dans la région, qui est également traversé par une voie de navigation commerciale importante. Treize espèces de mammifères marins sont présentes dans la région, parmi lesquelles, quatre espèces de rorquals sont le centre d’intérêt du présent travail : le petit rorqual (Balaenoptera acutorostrata), le rorqual commun (Balaenoptera physalus), le rorqual à bosse (Megaptera novaeangliae) et le rorqual bleu (Balaenoptera musculus). La réduction des risques de collision et des perturbations du comportement susceptibles d’entrainer des conséquences physiologiques constitue un des enjeux majeures pour la conservation des baleines dans cette région. Avant de s’intéresser aux impacts du trafic maritime, des questions de base doivent être étudiées: Combien de baleines utilisent le secteur? Où sont les zones de fortes concentrations? Pour répondre à ces questions, des données d’échantillonnage par distance le long de transect linéaire sur une période de quatre ans (2006-2009) ont été utilisées pour estimer la densité et l’abondance et pour construire un modèle spatiale de la densité (MSD). Les espèces les plus abondantes sont le petit rorqual (45, 95% IC = 34-59) et le rorqual commun (24, 95% IC=18-34), suivi du rorqual bleu (3, 95% IC=2-5) et du rorqual à bosse (2, 95% IC=1-4). Les modèles additifs généralisés ont été utilisées afin de modéliser le nombre d’individus observé par espèce en fonction des variables environnementales. Les MSD ont permis l’identification des zones de concentration de chaque espèce à l’intérieur des limites de la portion de l’estuaire maritime du PMSSL et à valider les abondances estimées à partir des recensements systématiques. De plus, ils ont validé la pertinence de la zone de protection marine de l’estuaire du Saint-Laurent proposée (ZPMESL) pour la conservation du rorqual bleu, une espèce en voie de disparition. Un exercice d’extrapolation a également été effectué afin de prédire les habitats du rorqual bleu à l’extérieur de la zone d’échantillonnage. Les résultats ont montré une bonne superposition avec des jeux de données indépendants. Malgré la nature exploratoire de cet exercice et dans l’attente de meilleures informations, il pourrait servir de base de discussion pour l’élaboration de mesures de gestion afin d’augmenter la protection de l’espèce. Ensuite, les systèmes d’informations géographiques ont été utilisés afin de vérifier le degré de chevauchement entre la navigation commerciale et les résultats des MSD de chaque espèce et l’exercice d’extrapolation. Les analyses ont identifiées les zones de forte cooccurrence entre les navires et les rorquals. Ces résultats démontrent la pertinence des mesures de gestion récemment proposées et ont mené à une recommandation d’ajustement de l’actuel corridor de navigation afin de diminuer le risque de collision. Finalement, le chevauchement avec l’industrie d’observation de baleines a été caractérisé avec des données d’un échantillonnage à partir de points terrestres conduit de 2008 à 2010. Bien que toutes les espèces de rorquals aient été suivies, seulement les résultats concernant les rorquals bleus et les rorquals à bosses sont présentés ici. Pour les rorquals bleus, 14 heures de données d’observation ont été analysées. Les rorquals bleus étaient exposés aux bateaux (<1 km), principalement les zodiacs commerciaux, dans 74 % des intervalles de surface (IS) analysés. L’exposition continue était de 2 à 19 IS et le nombre moyen de bateaux à l’intérieur d’un rayon de 1 km était 2.3 (±2.7, max=14). Lorsqu’en observation de l’animal focal, tous les bateaux commerciaux ont utilisé la zone à l’intérieur de 400 m, enfreignant ainsi le règlement qui prescrit une distance de retrait minimale de 400 m dans le cas d’espèces en voie de disparition. De plus, la variance du taux respiratoire de chaque individu était corrélée avec le pourcentage d’exposition au bateaux (0.73, p<0.05) suggérant une modification comportementale susceptible d’entrainer des conséquences physiologiques. Bien que le rorqual à bosse n’ait pas un statut de conservation critique, sont comportements en fait une cible importante de l’industrie d’observation. Un total de 50.4 heures d’observation du rorqual à bosse a été analysé. Les rorquals à bosse étaient exposés aux bateaux, principalement aux zodiacs commerciaux, pendant 78.5% du temps d’observation. Le nombre moyen de bateaux dans un rayon de 1 km était de 1.9 (±2.3, max=22). L’exposition cumulative aux activités d’observation de baleines peut avoir des conséquences à long terme pour les rorquals. L’application du règlement et des mesures pour augmenter la sensibilisation et le respect de la règlementation actuelle sont nécessaires. Des suggestions pour améliorer la règlementation actuelle sont proposées. Ce travail présente pour la première fois des estimés d’abondance pour l’aire d’étude, améliore les informations disponibles sur les zones de fortes concentrations, donne un appui à l’établissement d’un plan de zonage adéquat à l’intérieur des limites du PMSSL et souligne l’importance de l’établissement de la ZPMESL proposée. Par sa revue compréhensive de la question du trafic maritime en lien avec les rorquals présents dans l’estuaire, cette étude fournit des informations précieuses pour la gestion de ce système socio-écologique complexe.
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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 | 0,001 | 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 ».