Assessing the potential of acoustic telemetry to underpin the regional management of basking sharks (Cetorhinus maximus)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acoustic telemetry can provide valuable space-use data for a range of marine species. Yet the deployment of species-specific arrays over vast areas to gather data on highly migratory vertebrates poses formidable challenges, often rendering it impractical. To address this issue, we pioneered the use of acoustic telemetry on basking sharks (Cetorhinus maximus) to test the feasibility of using broadscale, multi-project acoustic receiver arrays to track the movements of this species of high conservation concern through the coastal waters of Ireland, Northern Ireland, and Scotland. Throughout 2021 and 2022, we tagged 35 basking sharks with acoustic transmitters off the west coast of Ireland; 27 of these were detected by 96 receiver stations throughout the study area (n = 9 arrays) with up to 216 detections of an individual shark (mean = 84, s.d. 65). On average, sharks spent ~ 1 day at each acoustic array, with discrete residency periods of up to nine days. Twenty-one sharks were detected at multiple arrays with evidence of inter-annual site fidelity, with the same individuals returning to the same locations in Ireland and Scotland over 2 years. Eight pairs of sharks were detected within 24 h of each other at consecutive arrays, suggesting some level of social coordination and synchronised movement. These findings demonstrate how multi-project acoustic telemetry can support international, cost-effective monitoring of basking sharks and other highly mobile species. Decision support tools such as these can consolidate cross-border management strategies, but to achieve this goal, collaborative efforts across jurisdictions are necessary to establish the required infrastructure and secure ongoing support.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».