Investigating Harvest and Vessel Traffic Exposure as Drivers of Social Group Characteristics in Canadian Beluga ( <scp> <i>Delphinapterus leucas</i> </scp> ) Populations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Assessing variation in social behaviors of group‐living animals may provide insight into the impacts of population stressors. Using very high resolution (VHR) satellite imagery acquired over 3 years, we compared social group size and composition, as well as spatial and social cohesion in three beluga ( Delphinapterus leucas ) populations that experience different levels of harvest and vessel traffic exposure: Cumberland Sound, Eastern High Arctic‐Baffin Bay, and Western Hudson Bay. We further explored the relationships between harvest, vessel activity, beluga density, and social context with beluga grouping characteristics to predict potential drivers of beluga social group dynamics. Mean group size decreased with harvest levels, possibly reflecting the effects of population decline or removal of key social individuals. Populations exposed to recent increases in vessel activity were associated with larger group sizes and greater spatial cohesion, possibly suggesting increased vigilance in response to vessel traffic. Adult‐juvenile mixed groups were larger and had smaller inter‐group distances than groups comprised of adults only, likely reflecting the dependence of younger whales on alloparental care. This study provides a novel application of VHR satellite imagery for beluga monitoring and highlights potential impacts of anthropogenic stressors on beluga populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».