Agent-based modelling reveals a disproportionate exposure of females and calves to a local increase in shipping and associated noise in an endangered beluga population
Notice bibliographique
Résumé
Vessel underwater noise (VUN) is one of the main threats to the recovery of the endangered St. Lawrence Estuary Beluga population (SLEB). The 1% yearly population decline indicates that the cumulative threats are already beyond sustainable limits for the SLEB. However, a potential threefold increase in shipping traffic is expected within its critical habitat in the coming years resulting from proposed port-industrial projects in the Saguenay River. Current data indicate that SLEB typically use multiple sectors within their summer range, likely leading to differential VUN exposure among individuals. The degree of displacement and spatial mixing among habitats are not yet well understood but can be simulated under different assumptions about movement patterns at the individual and population levels. Here, we propose using an agent-based model (ABM) to explore the biases introduced when estimating exposure to stressors such as VUN, where individual-centric movement patterns and habitat use are derived from different spatial behaviour assumptions. Simulations of the ABM revealed that alternative behavioural assumptions for individual belugas can significantly alter the estimation of instantaneous and cumulative exposure of SLEB to VUN. Our simulations also predicted that with the projected traffic increase in the Saguenay River, the characteristics making it a quiet zone for SLEB within its critical habitat would be nullified. Whereas spending more time in the Saguenay than in the Estuary allows belugas to be exposed to less noise under the current traffic regime, this relationship is reversed under the increased traffic scenario. Considering the importance of the Saguenay for SLEB females and calves, our results support the need to understand its role as a possible acoustic refuge for this endangered population. This underlines the need to understand and describe individual and collective beluga behaviours using the best available data to conduct a thorough acoustic impact assessment concerning future increased traffic.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».