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Enregistrement W7011507171

Measuring the Factors Influencing Narwhal (Monodon monoceros) Presence in Eclipse Sound, Nunavut with Passive Acoustic Monitoring

2023· other· en· W7011507171 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDiverse Interdisciplinary Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticHabitatSound (geography)Marine conservationBaseline (sea)Marine habitatsWildlifeEctothermResource (disambiguation)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine animal behavioral responses to anthropogenic noise present concerns for resource managers in regions such as the Canadian Arctic, where communities also rely on marine wildlife for subsistence hunting. In these areas, the potential for displacement of animals due to noise disturbance has become an important factor in management and decision-making processes. Many factors play a role in the movements and behavior of marine animals, including the influence of environmental variables like light and temperature. To determine the impacts of an added anthropogenic factor, such as underwater noise from shipping, there is a need to improve understanding of natural behavior, relationships with habitat, and responses to stressors to inform conservation and resource management. Narwhals, (Monodon monoceros) may be more sensitive to disturbances than other cetacean species due to their strong site fidelity and close association with the sea ice. Understanding their relationships with habitat and responses to added stressors is necessary for effective management and conservation efforts. Sea ice conditions and the darkness of winter make it challenging to observe these species using visual approaches. Long-term Passive Acoustic Monitoring (PAM) offers an effective means to study narwhal behaviors and their responses to environmental changes locally. In this study, I utilized PAM to establish a baseline of narwhal behavior in the Eclipse Sound region of the Canadian Arctic between 2016-2021. My research was conducted in three phases: first, quantifying the seasonal acoustic presence of narwhals; second, analyzing ship traffic patterns; and third, investigating the preliminary relationships between narwhal acoustic presence and vessel traffic. By focusing on narwhal echolocation, I examined patterns of daily presence in relation to key environmental factors such as sea ice concentration, calendar year, and time of year. Narwhal echolocation clicks were detected in all years, mainly during transitional periods of sea ice melt and formation. The calendar year, day of year, and daily sea ice cover were significant factors in predicting narwhal presence. Shipping traffic patterns indicate minimal overlap between narwhal and ships in late spring and early summer, when animals are present at the floe edge in the area. Instances of ships in proximity to the recording location when narwhals were present were most common in late summer and early fall, just before and during sea ice formation. Preliminary investigation of narwhal echolocation presence with ships within a distance of 40 km suggests that acoustic detections of narwhal decrease substantially as ships approach. The study highlights the strongly seasonal migratory behavior of narwhals as they enter and exit an important summering area and sets a foundation for future studies on the impacts of anthropogenic noise on marine mammals in the Arctic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle