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Enregistrement W4317033812 · doi:10.1111/mms.12997

Fly with care: belugas show evasive responses to low altitude drone flights

2023· article· en· W4317033812 sur OpenAlexafffund
Jaclyn A. Aubin, Marie‐Ana Mikus, Robert Michaud, Daniel J. Mennill, Valeria Vergara

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensRaincoast Conservation FoundationUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesKenneth M. Molson FoundationDonner Canadian FoundationParks CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMolson Foundation
Mots-clésDroneDisturbance (geology)Altitude (triangle)GeographyAeronauticsCetaceaEcologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Drones have become an important research tool for studies of cetaceans, providing valuable insights into their ecology and behavior. However, drones are also recognized as a potential source of disturbance to cetaceans, particularly when flown at low altitudes. In this study, we examined the impact of drones on endangered St. Lawrence belugas ( Delphinapterus leucas ), and reviewed drone studies of cetaceans to identify altitude thresholds linked to disturbance. We repurposed drone footage of free‐living belugas taken at various altitudes, speeds, and angles‐of‐approach, and noted the animals' reactions. Evasive reactions to the drone occurred during 4.3% (22/511) of focal group follows. Belugas were more likely to display sudden dives during low‐altitude flights, particularly flights below 23 m. Sudden dives were also more likely to occur in larger groups and were especially common when a drone first approached a group. We recommend that researchers maintain a lower altitude limit of 25 m in drone‐assisted studies of belugas and approach larger groups with caution. This recommendation is in line with our literature review, which indicates that drone flights above 30 m are unlikely to provoke disturbance among cetaceans.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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