Porpoises after dark: Seasonal and diel patterns in Pacific harbour porpoise (Phocoena phocoena vomerina) aggregations at one of North America’s fastest growing ports
Notice bibliographique
Résumé
Pacific Harbour Porpoise ( Phocoena phocoena vomerina ) occupy a large range throughout coastal waters of British Columbia. Despite their wide distribution, they remain largely data-deficient regarding abundance and population trends, and as such are listed as Special Concern under the Species At Risk Act. Harbour porpoises are also particularly sensitive to disturbance, especially vessel-related acoustic disturbance. Large aggregations of harbour porpoise have been documented in waters around the entrance to the Port of Prince Rupert during the winter months, however little is known about the annual fine-scale activity of this species in this highly trafficked area. In this multi-year study, we used a combination of land-based visual surveys and passive acoustic monitoring (PAM) devices (C-PODs and F-PODs) to address data gaps regarding density, diel patterns, and seasonality of harbour porpoise around Prince Rupert. Echolocation activity was detected during 96% of the 1086 C-POD deployment days and 100% of the 727 F-POD deployment days, with 86% of visual surveys recording harbour porpoise presence. We detected strong seasonal and diel trends in activity, with echolocation peaks between April and June and during the hours of darkness throughout the year. There was a notable increase in daytime activity of harbour porpoise between January and March, which coincides with the months of large aggregation observations. This study indicates that despite the constant presence of large vessels, harbour porpoise continue to persist within waters surrounding Prince Rupert. This suggests the area is an important habitat for this species and also may indicate some extent of acclimatization to localized disturbance.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| 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 tête enseignante, 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 ».