Cetacean acoustic occurrence on the<scp>US</scp>Atlantic Outer Continental Shelf from 2017 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Long‐term distribution data for cetaceans are lacking, inhibiting the ability of management bodies to assess trends and react appropriately. Such is true even along the US Atlantic Outer Continental Shelf (OCS) where previous passive acoustic monitoring programs have laid the groundwork for monitoring cetacean occurrence over a multidecadal scale. Here, we continue and expand the scope of previous acoustic programs, providing a synopsis of the monthly cetacean acoustic occurrence from late 2017 to late 2020. Acoustic data were collected using bottom‐mounted autonomous recorders located at seven stations along the OCS in depths of 212–900 m. Automated cetacean vocalization detector‐classifiers were applied, and the resulting automated detections directed the manual review of a subset of the data by analysts. Only manual detections informed the occurrence results. Six baleen whale species and at least eight toothed whale species occurred in the region with diversity increasing in winter. In considering previous monitoring program results, we found evidence that some mysticete whales are spending less time in the region annually, confirmed that some species occur farther offshore than previously reported, and identified two previously unreported areas utilized by beaked whales. For effective species management, these findings must be considered, and monitoring programs continued.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».