Influence of vessel disturbance on Pacific harbour porpoise (<i>Phocoena phocoena vomerina</i>) echolocation
Notice bibliographique
Résumé
Vessel disturbance is one of many anthropogenic threats that are negatively impacting coastal cetacean populations worldwide. Noise pollution from vessels can cause varying levels of disturbance in cetaceans, depending on several factors such as vessel type and speed. Pacific harbour porpoises (Phocoena phocoena vomerina) are distributed throughout coastal waters of the North Pacific Ocean, with large aggregations observed near the entrance to the Port of Prince Rupert in British Columbia, Canada. This area serves as an important year-round foraging ground for harbour porpoises. However, it is also one of the fastest growing container ports in North America, with planned increases in activity. Harbour porpoises are highly sensitive to vessel-related acoustic disturbances, but the effects of vessel activity on their foraging rates remain unclear. In this study, we used a combination of land-based surveys, passive acoustic monitoring (PAM) devices (C-PODs and F-PODs), and automatic identification system (AIS) data to investigate the relationship between vessel activity and harbour porpoise echolocation activity-both foraging and non-foraging-in the heavily trafficked Chatham Sound, adjacent to the Port. Our results show that an increase in the total number of vessels negatively affected both foraging and non-foraging echolocation activity, with less echolocation observed in the presence of more ferries and tugs. Similarly, vessels traveling at higher speeds (>6 m/s kn) had a negative effect on echolocation activity. Tugboats and passenger vessels, in particular, had a wider range of effects on all harbour porpoise echolocation activity. Our findings indicate that implementing a vessel slowdown (~5 m/s) along the approach to the Port of Prince Rupert would reduce disturbances to harbour porpoises and likely benefit other coexisting species that rely on quiet oceans for communication and foraging.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».