Sperm whales exhibit variation in echolocation tactics with depth and sea state but not naval sonar exposures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Auditory masking by anthropogenic noise may impact marine mammals relying on sound for important life functions, including echolocation. Animals have evolved antimasking strategies, but they may not be completely effective or cost‐free. We formulated seven a priori hypotheses on how odontocete echolocation behavior could indicate masking. We addressed six of them using data from 15 tagged sperm whales subject to experimental exposures of pulsed and continuous active sonar (PAS and CAS). Sea state, received single‐pulse sound exposure level (SELsp), whale depth and orientation towards surface, and sonar were considered as candidate covariates representing different masking conditions. Echolocation behavior, including buzz duration and search range, varied strongly with depth. After controlling for depth and angle to the surface, the likelihood of buzzing following a click train decreased with sea state (t = −7.3, p < .001). There was little evidence for changes in 10 tested variables with increasing sonar SELsp, except reduced buzzing consistent with previously reported feeding cessation (t = −2.26, p = .02). A potential Lombard effect was detected during echolocation with sea state and SELsp, despite off‐axis measurement and right‐hand censoring due to acoustic clipping. The results are not conclusive on masking effects on sperm whale echolocation, highlighting challenges and opportunities for future anthropogenic masking studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».