Summer foraging habitat suitability for highly mobile male beluga whales in the Eastern Beaufort Sea and Arctic Archipelago
Notice bibliographique
Résumé
Eastern Beaufort Sea belugas face threats from increasing vessel traffic and decreasing availability of Arctic cod driven by climate change. This necessitates an improved understanding of the environmental drivers of their foraging habitat suitability to make predictions on the consequences of climate change and to inform management decisions. We incorporated animal behaviour into habitat suitability models through comparing the locations of dives associated with foraging with randomly selected locations to quantify summer habitat preferences. We tested whether environmental drivers associated with foraging dives varied between months (July/August) and years (2018/2019). Seafloor depth (350–750 m) was the most important variable determining foraging habitat suitability and was consistent between years. Studies on beluga diet alongside these results suggest that foraging habitat suitability is primarily driven by the presence of Arctic cod. Belugas consistently targeted bathymetric regimes irrespective of ice conditions, suggesting that sites in the Beaufort Sea and Arctic Archipelago may maintain suitable foraging habitat under near-future changes in sea ice. As vessel traffic is predicted to increase in these regions as seasonal sea ice declines, these results can be incorporated into management decisions to identify areas of conservation interest to mitigate possible acoustic threats to beluga whales.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».