Using ocean gliders to characterize baleen whale habitat in the Northwest Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Characterizing baleen whale habitat is challenging because of the difficulty in obtaining sufficient spatially and temporally concurrent in situ observations of whales and oceanographic conditions. We collected a multi-year series of concurrent whale detections and high-resolution oceanographic measurements from Slocum ocean gliders to evaluate baleen whale habitat associations. The study area was Roseway Basin, a relatively small (30 × 60 km), shallow (<180 m) basin located ~40 km seaward of SW Nova Scotia, Canada. Data were collected from 13 fall (August-November) glider surveys of the basin over an 8 yr period (2014-2021). Gliders collected profiles of salinity and temperature as well as audio to detect and classify whale sounds. Acoustic analysis revealed spatial, diel, and within-season patterns in whale detections. Whale occurrence and a suite of oceanographic variables were computed in 20 km grid cells in each month and year of the study (n = 267). Descriptive and statistical (logistic regression) analyses were used to explore associations between the occurrence of each species and depth, topographic relief, water column stratification, current speed, and bottom mixed layer thickness and density. Results suggested strong, positive associations for fin, sei, and right whale occurrence and depth. They also showed that right whale occurrence in August-September was associated with a well-stratified water column overlying a thick, dense bottom mixed layer, consistent with conditions known to have a role in aggregating their copepod prey. Although exploratory, our results demonstrate the utility of profiling gliders for making inferences about baleen whale habitats.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».