An Assessment of Commercial Fleet Applications of Management Measures in Clayoquot Sound, British Columbia, Canada, Aimed to Mitigate Whale-watching Impacts
Notice bibliographique
Résumé
The interactions between wildlife tourism operators and the animals that they rely on are complex. For commercial whale watching, the recognition of the potential disturbance from the vessels generates uncertainty regarding the effectiveness of management strategies for it to remain a "no-take" practice. This warrants further evaluation. In this study, we analyzed the activities of the whale-watching fleet in Tofino, Vancouver Island, British Columbia, Canada, to evaluate industry sustainability and its ability to meet legislated conservation objectives. Visual observations gave context to an analysis of the communications of the fleet, made using very high frequency (VHF) marine radio. Transcription of these communications demonstrated three main themes: whale location, whale "transfers" between operators, and encounter or "show" quality. Cumulative encounter times from the fleet far exceeded the 30-min limit recommended in the whale-watching guidelines. Killer whales (Orcinus orca) were subject to the longest periods of vessel presence, with an average time spent in active encounters of 4.21 ±1.96 hr. This extended to almost the full operating day if whales remained within a feasible traveling distance of Tofino. Humpback (Megaptera novaeangliae) and gray whale (Eschrichtius robustus) encounters also exceeded the suggested time limit by 2.40 ± 1.73 hr and 1.31 ± 1.07 hr, respectively. Increased education and the addition of spatial and temporal restrictions in management regimes could address the shortcomings of the current system to minimize potential disturbance to whales from commercial whale-watching encounters and facilitate sustainable industry practices.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».