Vessel traffic disrupts walrus vocal behavior in a proposed marine protected area
Notice bibliographique
Résumé
Vessel traffic and underwater noise pollution are increasing in the Arctic. Marine mammals are sensitive to underwater noise from vessels which can negatively impact them at the individual and population levels. The marine region of Southampton Island, Nunavut, Canada, is a recognized key area for many marine mammal species and is under consideration to become a marine protected area. Given the increase in vessel traffic in the region, this study explores the potential impact of vessel traffic noise on the vocal behavior of walruses and belugas. This represents the first study to investigate walrus vocal behavior during exposure to vessels. Underwater acoustic data were collected near Southampton Island from June to November 2018. Vessel movements were tracked using the Automatic Identification System (AIS) data and compared with underwater recordings to identify noise sources by vessel type (ship or motorboat). Generalized linear mixed models were used to assess changes in walrus vocalization rates before, during, and after vessel encounters across vessel type. The results showed that walrus vocalization rates decreased during and after vessel encounters and were significantly lower in the presence of ships than motorboats. Belugas were never recorded during motorboat transits, which may indicate avoidance behavior. However, there was not enough data to investigate this hypothesis further. Our findings demonstrate that vessel traffic influences walrus vocal behavior and highlight the need for updated maritime navigation mitigation measures in the study area.
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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 | 0,000 | 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 ».