Increased proximity of vessels reduces feeding opportunities of blue whales in the St. Lawrence Estuary, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Blue whales Balaenoptera musculus occur seasonally in the St. Lawrence Estuary, Canada, where they spend most of their time foraging. Their recurrent presence has stimulated the development of a large whale-watching industry. Here, we examine the effect of vessel distance on blue whale foraging behaviour by measuring changes in surface and diving patterns. Vessels were within 2000 m of blue whales during 70% of 33 follows, and 59% of total observation time. At vessel distances 400 m, surface and dive times were on average 49 and 36% shorter, respectively, and the number of breaths taken by the whales was reduced by 51% compared to control observations without vessel presence within 2000 m of whales. The consequent reduction in foraging time was likely greater than 36%, given that transit time is incompressible and foraging depth is dictated by where krill densities are located. We showed that the relative proportion of lost foraging time from vessel exposure increased exponentially with prey depth. Whales were unable to compensate for lost feeding opportunities by increasing diving rate or swim speed, except when feeding within 10 to 15 m of the surface. Our results indicate that preventing vessels from entering within a 400 m radius around blue whales can help reduce the negative effects of marine recreational activities on blue whale foraging.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».