Integrating passive acoustic and visual surveys for marine mammals in coastal habitats
Notice bibliographique
Résumé
Dual-platform studies in confined marine habitats can contribute to the calibration of passive acoustic data for purposes of density estimation. We established a long baseline hydrophone array in northern coastal British Columbia, Canada, that consists of four synchronized, bottom-mounted, continuously recording hydrophones. Automated detectors have been developed for vocalizations of humpback whales, orcas, and fin whales. Visual surveys are conducted from an observation platform overseeing the same area of approximately 200 sq. km. Here we compare humpback whale detections between the visual and acoustic platforms for 78 days of surveys in 2018. Two call types were analyzed: bubble net feeding calls and miscellaneous other. Acoustic surveys yielded higher detection rates (15x) of bubble net feeding groups than visual surveys, but visual detection rates of humpback whales engaged in other behaviors were twice that of acoustic surveys. When summarizing data into 24-hour periods, we found strong correlations between visual and acoustic detection rates for both call types. These correlations were strongest when all visual detections were included, and weakest when we excluded distant sightings from our dataset. These preliminary results are an encouraging first step in the derivation of call rates and the estimation of local species densities using passive acoustics.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».