A Deep Dive into Sperm Whale Ecology Using Passive Acoustic Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Although sperm whales are a cosmopolitan species, male and female sperm whales are sexually dimorphic, and the sexes have differences in behavior and habitat preference that result in differences in their distribution and seasonality. Understanding the complex spatiotemporal distribution patterns and demographic composition can be difficult with traditional, logistically challenging shipboard methods given the vast distances and depths these animals travel. Since sperm whales produce highly distinctive echolocation clicks while foraging and navigating, they’re excellent candidates for passive acoustic monitoring (PAM), an alternative method to eavesdrop on these deep-diving animals. Here we show the utility of PAM as a robust tool for advancing our understanding of sperm whale ecology. This study incorporates acoustic data from over 40 recording sites across the northern hemisphere, yielding valuable insights into demographics, acoustic density estimation, and the identification of high-use areas and habitat associations. In remote regions, PAM has enabled us to identify areas where sperm whales are adapting to changing environmental conditions by expanding their potential range in response to climate change, exemplified by observations in the eastern Canadian Arctic. Furthermore, our findings challenge conventional assumptions about male and female preferred habitats, as evidenced by the presence of females in high-latitude regions like the Gulf of Alaska and Bering Sea/Aleutian Islands. Our long-term PAM efforts have significantly expanded our knowledge of demographic specific presence, spatiotemporal distribution, acoustic density, and habitat associations of sperm whales. This underscores the importance of tailored conservation and management strategies that account for demographic variations for effective stewardship of this endangered species.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».