Exposure and behavioural responses of tagged bowhead whales (<i>Balaena mysticetus</i>) to vessels in the Pacific Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Arctic marine mammals face many challenges linked to climate change, including increasing anthropogenic noise from vessel traffic. The bowhead whale ( Balaena mysticetus Linnaeus, 1758), an Arctic endemic cetacean, relies on acoustic communication, with documented overlapping frequencies between communication and vessel noise. Bering–Chukchi–Beaufort (BCB) bowhead whales migrate through areas with the highest levels of vessel traffic in the Pacific Arctic. Here, we document the spatial and temporal overlap between 25 satellite-tagged BCB bowhead whales and vessels during July–December, 2012–2018. We report 1332 occasions when a vessel was within 125 km of a tagged whale, and where possible, quantified changes in swim speed to investigate individual behavioural responses to vessel approaches within a 50 km radius ( n = 18 encounters). In the quantitative analysis, bowhead whales were not observed to alter swim speed within 8–50 km of vessels (we could not assess distances <8 km). Our results suggest that bowhead whales did not exhibit detectable long-range (i.e., up to 50 km) behavioural responses to vessels, consistent with observations of closely related North Atlantic right whales ( Eubalaena glacialis (Muller, 1776)), for which vessel strikes are a leading cause of mortality. More work is required to assess how bowhead whales react to vessels at closer distances.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».