Distribution de la baleine noire de l'Atlantique Nord, Eubalaena glacialis, dans l'est du Canada basé sur des relevés aériens par transects effectués entre 2017 et 2022
Bibliographic record
Abstract
À la suite du nombre inhabituellement élevé de carcasses de baleines noires de l’Atlantique Nord (baleine noire; N = 12) signalées dans le golfe du Saint-Laurent (GSL) en 2017, un effort de relevé aérien sans précédent a été déployé pour surveiller la présence de l’espèce dans les eaux canadiennes depuis la fin du mois d’août 2017. Entre 2017 et 2022, les relevés, parfois réalisés à l’aide de trois aéronefs simultanément, ont couvert un total de 561 187 km de transects systématiques pendant des périodes atteignant 7,5 mois certaines années. Cet effort portait sur les aires d’alimentation possibles de la baleine noire dans les eaux de l’est du Canada, parcourant l’ensemble du GSL chaque été, de même que le plateau néo-écossais et le plateau continental entourant Terre-Neuve et le sud du Labrador un été sur deux. En tout, les observateurs primaires ont noté 185 groupes de baleines noires de l’Atlantique Nord (246 baleines) pendant les relevés systématiques : 6 groupes en 2017, 25 en 2018, 23 en 2019, 43 en 2020, 31 en 2021 et 57 en 2022. La grande majorité des observations de baleines noires (93 %) ont eu lieu dans les deux strates de relevé du sud du GSL (les strates du sud-est et du sud-ouest), mais cette zone représentait environ 58 % de l’effort total de relevé. Les estimations d’abondance dans cette étude ont été calculées selon une approche d’échantillonnage avec mesure des distances et présentées pour chaque passage du relevé sur chaque strate afin de comparer les abondances entre les strates et dans le temps (au cours d’une saison de relevé dans le cas de relevés répétés, ainsi que d’une année à l’autre). Deux facteurs de correction propres à la baleine noire et à la région du relevé ont été calculés pour corriger les biais inhérents aux relevés aériens, c.-à-d. le biais de disponibilité pour les animaux qui sont sous l’eau lors du survol de l’aéronef, et le biais de perception pour les animaux à la surface de l’eau qui sont manqués par les observateurs. Ces deux corrections ont augmenté les estimations de l’abondance d’un facteur de 3 environ. Bien que des baleines noires aient été régulièrement détectées au début (de mai à la mi-juin) et à la fin (de septembre à novembre) de la saison de relevé dans la strate du sud-est du GSL, elles sont également présentes dans cette région en juillet et en août. En fait, l’estimation de l’abondance la plus élevée dans cette strate parmi les années de relevé a été enregistrée pour le relevé effectué à la mi-août 2022 (97 animaux, IC : 31 à 308). Dans la strate du sud-ouest du GSL, des pics d’abondance ont été observés régulièrement chaque année entre le début du mois de juin et le début du mois d’août. L’abondance entièrement corrigée la plus élevée pour la période d’étude provenait d’un passage sur la strate du sud-ouest du GSL à la mi-juin 2018, une abondance de 281 animaux (IC : 100 à 790). Tous les relevés de la strate du sud-ouest du GSL effectués entre juin et la fin août ont mené à des observations de baleines noires. Les relevés aériens systématiques sont l’un des outils disponibles pour surveiller la baleine noire de l’Atlantique Nord qui, combinés à d’autres approches telles que la surveillance acoustique, fournissent les informations nécessaires pour assurer la conservation de l’espèce.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".