Characterizing the Variability of a Physical Driver of North Atlantic Right Whale Foraging Habitat Using Altimetric Indices
Notice bibliographique
Résumé
Physical ocean circulation features, especially the Gaspé Current (GC) intrusion, influence the transport and aggregation of whale prey, thereby influencing the whale foraging habitat in the Gulf of St. Lawrence (GSL), Canada. We employ satellite altimetry-derived sea level anomaly (SLA) indices to monitor interannual variations in the intensity of the GC in the North Atlantic Right Whale (Eubalaena glacialis; NARW) habitat in the GSL. Measurements of surface slope and volume transport are taken from the SLA profiles along a repeating ground track of the Jason-2/3 satellites. These are employed as complementary proxies in characterizations of physical processes in the GSL. The relationship between altimetric indices and indices of zooplankton abundance are explored in the southern GSL. Results demonstrate that an altimetric index estimated from surface slope (Indexslope−half) is correlated with river discharge of the St. Lawrence River and can be utilized to infer variations in GC intensities. Time series of the altimetric indices during 2009–2021 are found to exhibit interannual and seasonal environmental variability, which influence transport into the southern GSL. As captured by the altimetric indices, these features of the surface ocean circulation can be linked to zooplankton variations in the Shediac Valley, where NARWs are frequently observed. Therefore, in linking physical drivers of ocean dynamics to the NARW foraging habitat, variations in these indices can also potentially help describe some features of the distribution patterns of NARW sightings in this area.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».