The Long-term Consequences of Short-term Responses to Disturbance Experiences from Whalewatching Impact Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Studies often use behavioral responses to detect the impact of given disturbances on animals. However, the observation of these short-term responses can often lead to contradicting results. Here we describe studies focusing on the impacts of whale watching to show how the biological relevance of short-term responses can be inferred from contextual information. They showed that short-term behavioral responses could have long-term consequences for individuals and their populations using information about variation in response magnitude with exposure levels, long term population biology data, and multiple response variables. They showed that the added energetic constraints of the responses can impair life functions and lead to influences on vital rates with the potential to affect population viability. Individuals will manage disturbances as another ecological variable and will assess its costs in relation to other energetic trade-offs associated with the occupancy of the habitat in which the disturbance takes place. This can lead to rapid shift in tactics to cope with the disturbance, such as shift from short-term avoidance tactics to long-term habitat abandonment. When individuals cannot elude proximity to the disturbance, their fitness is reduced as observed through reduced reproductive success. These studies provide mechanisms to inform the US National Research Councils’ Population Consequences of Acoustic Disturbance framework in which the influence of noise impact of on marine mammal conservation can be studied.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».