Estimating North Atlantic right whale ( <scp> <i>Eubalaena glacialis</i> </scp> ) location uncertainty following visual or acoustic detection to inform dynamic management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The United States and Canada employ dynamic management strategies to improve conservation outcomes for the endangered North Atlantic right whale ( Eubalaena glacialis ). These strategies rely on near real‐time knowledge of whale distribution generated from visual surveys and opportunistic sightings. Near real‐time passive acoustic monitoring (PAM) systems have been operational for many years but acoustic detections of right whales have yet to be incorporated in dynamic management because of concerns over uncertainty in the location of acoustically detected whales. This rationale does not consider whale movement or its contribution to location uncertainty following either visual or acoustic detection. The goal of this study was to estimate uncertainties in right whale location following acoustic and visual detection and identify the timescale at which the uncertainties become similar owing to post‐detection whale movement. We simulated whale movement using an autocorrelated random walk model parameterized to approximate three common right whale behavioral states (traveling, feeding, and socializing). We then used a Monte Carlo approach to estimate whale location over a 96‐hr period given the initial uncertainty from the acoustic and visual detection methods and the evolving uncertainties arising from whale movement. The results demonstrated that for both detection methods the uncertainty in whale location increases rapidly following the initial detection and can vary by an order of magnitude after 96 hr depending on the behavioral state of the whale. The uncertainties in whale location became equivalent between visual and acoustic detections within 24–48 hr depending on whale behavior and acoustic detection range parameterization. These results imply that using both visual and acoustic detections provides enhanced information for the dynamic management of this visually and acoustically cryptic and highly mobile species.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle