Towed passive acoustic monitoring complements visual survey methods for Heaviside’s dolphins <i>Cephalorhynchus heavisidii</i> in the Namibian Islands Marine Protected Area
Notice bibliographique
Résumé
The genus Cephalorhynchus contains four dolphin species, of which three are classified as Near Threatened or Endangered and one subspecies is close to extinction. Understanding the species’ abundance, distributions and habitat preferences is necessary for effective management to prevent further population declines. Heaviside’s dolphin C. heavisidii is endemic to the Benguela ecosystem off southwest Africa, and like other Cephalorhynchus species these dolphins produce narrowband high-frequency (NBHF) echolocation clicks with a centroid frequency around 125 kHz. We conducted dedicated visual and acoustic line-transect surveys within and adjacent to the Namibian Islands Marine Protected Area in 2012–2014. Acoustic data were processed in the passive acoustic monitoring software PAMGuard, using the default porpoise click detector and classifier to identify NBHF echolocation clicks. Click detection and classification in PAMGuard included a large excess of false positives, which were easily identified by manual verification of events, and ultimately provided 52 definite detections. The acoustic methods provided data in offshore areas and during overnight periods, but were imperfect and not suitable for ecologically important shallow coastal areas. While demonstrating the utility of passive acoustic monitoring in line-transect surveys targeting Cephalorhynchus species, the study shows that both visual and acoustic methods were needed to collect data throughout the range of Heaviside’s dolphin.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».