Integrating acoustic and genetic methods to understand cetacean presence and distribution
Notice bibliographique
Résumé
The "Sphyrna Odyssey 2019-2020" mission combined passive acoustic monitoring and environmental DNA (eDNA) to monitor marine mammals in the Mediterranean, focusing on areas impacted by heavy marine traffic. Sphyrna autonomous vessels, equipped with hydrophones, provided real-time detection of vocalizing species [1], while eDNA sampling from surface waters captured genetic traces over larger spatial areas, including busy shipping lanes [4]. Acoustic monitoring provided real-time data on vocalizing species, while eDNA detected species even in the absence of vocalizations, though factors like ocean currents and DNA degradation influenced results [3]. Both methods identified eight cetacean species, revealing higher densities along continental slopes, submarine canyons, and areas with significant shipping traffic. This study highlights the value of integrating acoustic and genetic methods to understand cetacean presence and distribution, crucial for conservation in high-impact regions [2].[1] Glotin, H., Spong, P., Symonds, H., Roger, V., Balestriero, R., Ferrari, M., ... & Dakin, T. (2018) Deep learning for ethoacoustical mapping: application to a single Cachalot long term recording on joint observatories in Vancouver Island. The Journal of the Acoustical Society of America, 144(3), 1776-1777.[2] Glotin H., Thellier N., Best P., Poupard M., Ferrari M., Vieira S., Giés V., ... Sarano F., Benveniste J., Gaillard S., de Varenne F. (2020) Sphyrna-Odyssey 2019-20, Découvertes Etho-acoustiques de Chasses Collaboratives de Cachalots en Abysse & Impacts en Mer du COVID19, http://sabiod.org/pub/SO1.pdf, 197p, Univ. de Toulon, CNRS[3] Collins, R. A., Wangensteen, O. S., O’Gorman, E. J., Mariani, S., Sims, D. W., & Genner, M. J. (2018). Persistence of environmental DNA in marine systems. Communications Biology, 1(1), 185.[4] Ficetola, G. F., Miaud, C., Pompanon, F., & Taberlet, P. (2008). Species detection using environmental DNA from water samples. Biology letters, 4(4), 423-425.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».