High‐frequency aerial surveys inform the seasonal distribution of Cook Inlet beluga whales
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Management options to mitigate potential effects from the overlap of anthropogenic and marine mammal activities require understanding of species’ habitat use and movement patterns. We analyzed high temporal frequency industrial marine mammal monitoring program aerial surveys conducted over a protracted period from April to October of 2013 and 2014 to examine beluga whale ( Delphinapterus leucas ) ecology in the Cook Inlet, Alaska, USA. Our objectives were to characterize the spatiotemporal whale distributions, determine the utility of these patterns to inform management practices, and assess industrial survey data as a supplement to agency population monitoring programs. Cook Inlet beluga whale densities peaked in late June to early July, with some activity observed in all survey months. Consistent trends in spatial persistence were identified and found to be associated with the seasonal sequence of prey field distributions including eulachon ( Thaleichthys pacificus ), Pacific salmon ( Oncorhynchus spp.), and gadids ( Gadidae spp.). Seasonal beluga whale distributions were stable across both study years, indicating hotspots of habitat use with predictable seasonal timing. The regular temporal and spatial distribution of beluga whale activity suggests potential to inform management efforts to mitigate disturbance of whales from anthropogenic activities in the Inlet. We found high‐frequency surveys conducted as part of industrial marine mammal monitoring programs provided a useful additional data source for population monitoring; however, improvements in survey design and efforts to control for observer detection biases may further increase the utility of these surveys to complement ongoing standardized scientific surveys. © 2018 The Wildlife Society.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».