Characterizing seasonal whale shark habitat in the western North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
There are significant knowledge gaps in the ecology of whale sharks Rhincodon typus beyond well-studied coastal aggregation sites. We synthesize several disparate data types, including scientific aerial and shipboard surveys, environmental impact assessments, and opportunistic citizen science records, in a species distribution model framework to characterize whale shark distribution across the northwest Atlantic Ocean (NWA), Gulf of Mexico, and the Caribbean Sea. Based on 2010 occurrence records spanning 1993-2023 from the Bay of Fundy to the North Brazil Current off the northern coast of South America, we developed a species distribution model to characterize seasonal habitat suitability for whale sharks. The model indicated that bathymetry (46.2%), sea surface temperature (21.0%), and sea surface height (16.1%) explained the most variability in habitat suitability. The model predicted high suitability in known coastal aggregation areas and continental shelf edges along the US east coast from southern Florida to Cape Hatteras year-round, expanding north to the USA-Canada border in summer and autumn. Suitability was also high in the north-central Gulf of Mexico during summer and autumn and in the Yucatan and Caribbean region throughout the year. These findings underscore a broad whale shark distribution across the NWA beyond known aggregation sites, emphasizing seasonal suitability along the US east coast and in the Gulf of Mexico. Given rapid climate-induced changes in the NWA, our findings are a critical step toward understanding climatic impacts on this charismatic species and can support marine spatial planning and conservation efforts.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».