Inferring sperm whale ( <i>Physeter macrocephalus</i> ) sex and developmental stage using aerial photogrammetry
Notice bibliographique
Résumé
Demographic data (i.e. sex and age) are fundamental for analyzing behaviour patterns and evaluating the reproductive potential of a population. However, determining these traits in the wild can be challenging, particularly for marine animals with concealed genitals that spend most of their time underwater. Here, we developed a minimally invasive method to infer the developmental stage and sex of sperm whales (Physeter macrocephalus) off the Galápagos Islands (N = 51) using uncrewed aerial vehicle (UAV) photogrammetry. We leveraged historic whaling data on sperm whale growth and sexual dimorphism to assign developmental stages to individuals based on their body lengths. We applied Bayesian theory to estimate the probability that individuals were female based on their morphometry. Our methods allowed confident classification of the developmental stage and sex for most individuals. Moreover, an examination of the inferred developmental stage and sex of individuals participating in peduncle diving revealed patterns congruent with previous findings, which show that this behaviour is predominantly directed at females and performed by subadult individuals. Our method offers an efficient, low-cost means of obtaining demographic information from live sperm whales, contributing to a deeper understanding of their behavioural development and informing population status and viability assessments.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».