The potential of passive acoustic monitoring for the study of ecological interactions among freshwater Amazonian dolphins and fishes
Notice bibliographique
Résumé
The acoustic behavior of Amazonian aquatic fauna and the importance of its soundscape are poorly understood. Sounds produced by wild river dolphins (Amazon River dolphin, Inia geoffrensis, and tucuxi, Sotalia fluviatilis) and those of unidentified fishes were recorded from a drifting boat on six different days (8.5 h duration) in July 2012, in the Pacaya-Samiria National Reserve of Peru. Unidentified sounds of fishes were dominated by four broad types: pulsed stridulation, long stridulation, long pulse, and short pulse. Dominant sounds produced by dolphins included echolocation click trains, burst-pulses, whistles, and bubble bursts. Soniferous activity was quantified as total sound duration per 10 s of recording and compared between dolphins and fishes for each sound type and all types combined. Soniferous activity was highly variable among days, with echolocation click trains (7.7 s min-1) and pulsed stridulation (0.33 s min-1) being the dominant components. Soniferous activity of the dolphins and fishes was correlated (Spearman r = 0.49, P < 0.001). However, whether the correlation resulted from predator-prey interactions or other spatial factors could not be determined. Although preliminary in nature, this study is the first examination of the soniferous activity of both river dolphins and fishes in the Amazon and suggests passive acoustic monitoring has the potential to provide unique insight into ecological interactions in the system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».