Satellite image survey of beluga whales in the southern Kara Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of satellite imagery to find, count and monitor whales in remote and hard to access areas has shown some promise, but few satellite studies have, as yet, provided substantial conservation outcomes. Recent studies have shown the ability of very high‐resolution satellites to detect and count previously surveyed populations of belugas and narwhals in Canada. Here we describe the detection of a large aggregation of a poorly surveyed population of belugas in the southern Kara Sea, Russia, in a region where Soviet whaling is known to have had a heavy toll on belugas. We counted over 1,100 surface belugas using very high‐resolution satellite imagery. As only an unknown portion of the belugas can be seen on the surface, accurately converting the surface count to an abundance estimate will need further study, but using the analog of aerial surveys we estimate that this aggregation is between ~1,150–2,870 individuals. Although the species is not currently considered endangered, concern over belugas future population trends is increasing, as the species is reliant on Arctic sea ice, which is rapidly declining due to climate change. This study shows the utility of satellite imagery to discover and monitor new and little‐known cetacean populations.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».