Comparison of visual and acoustic surveys for the detection and dynamic management of North Atlantic right whales ( <scp> <i>Eubalaena glacialis</i> </scp> ) in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The goal of this study was to develop a simulation to quantitatively compare acoustic and visual surveys and use it to inform current and future North Atlantic right whale ( Eubalaena glacialis ) risk mitigation. We expanded upon an established whale movement model, incorporating realistic right whale cues for visual and acoustic detection within dynamic management zones in the Gulf of Saint Lawrence, Canada. Survey transits by acoustic (Slocum gliders) and visual (aircraft, vessels, and Remotely Piloted Aircraft Systems) platforms were simulated using representative platform movements and detection functions. We used a Monte Carlo approach to estimate the probability of detecting a cue, in each zone, as a function of survey platform, number of right whales, and survey transits. Acoustic gliders detected right whale presence in every scenario. Single transits of a management zone by visual surveys were only able to reliably (>0.5 probability) detect right whales when more than 20 whales were present. Twenty or more transits were required to reliably detect a single right whale. Our results serve as a tool to be used by decision‐makers to inform optimal right whale monitoring strategies that consider the relative strengths of the various platforms.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».