Occurrence saisonnière et répartition spatiale de quatre espèces de rorqual vulnérables aux collisions avec les navires dans le parc marin du Saguenay–Saint-Laurent (Québec, Canada)
Bibliographic record
Abstract
L’information sur l’occurrence saisonnière et la répartition spatiale des baleines à fanons à fine échelle est essentielle pour concevoir des mesures de conservation efficaces. Compte tenu de l’intensité des activités de navigation qui chevauchent l’habitat des baleines, le parc marin du Saguenay–Saint-Laurent est considéré comme une zone à risque élevé de collision entre les navires et les cétacés. Des mesures de gestion visant à réduire les risques de collision et à minimiser les perturbations ont été incluses dans le Règlement sur les activités en mer dans le parc marin du Saguenay – Saint-Laurent qui régit les activités des bateaux commerciaux et récréatifs dans le parc. De plus, des mesures volontaires de protection à l’intérieur et aux alentours du parc marin ont été mises en œuvre en 2013 en collaboration avec l’industrie maritime dans le but de réduire au minimum le risque de collisions entre des navires et des baleines à fanons ainsi que les répercussions du bruit pour les bélugas de l’estuaire du Saint Laurent. Des ensembles de données de différents programmes de surveillance ont été analysés afin de caractériser l’occurrence et la répartition spatiale des baleines à fanons dans le parc marin et les eaux environnantes. L’approche de modélisation, appliquée à la fois aux bases de données de transects linéaires et d’échantillonnage ponctuel, nous a permis d’identifier les zones de densité relative prédite élevée de quatre espèces de baleines à fanons : le petit rorqual (Balaenoptera acutorostrata), le rorqual commun (Balaenoptera physalus), le rorqual bleu (Balaenoptera musculus) et le rorqual à bosse (Megaptera novaeangliae). L’utilisation de variables environnementales spatiales et fixes nous a permis de cartographier la densité des baleines dans l’espace et d’obtenir des renseignements précieux sur la répartition de chaque espèce dans la zone d’étude. Dans l’ensemble, l’habitat principal potentiel du petit rorqual, du rorqual commun et du rorqual à bosse était situé dans les isobathes de 100 et 200 m, qui comprennent la tête du chenal Laurentien et ses pentes sous-marines nord et sud. Celui des rorquals bleus se trouvait dans la zone en aval de l’isobathe de 200 m au centre du chenal Laurentien. À partir des ensembles de données combinés, l’analyse de données sur la présence et de l’absence des baleines indique que ces quatre espèces utilisent la zone au moins du début mai à la fin octobre, avec une période d’occurrence principale du début juin à la fin septembre. Les résultats de la modélisation des données d’échantillonnage ponctuel indiquent que l’occurrence des petits rorquals, des rorquals à bosse et des rorquals bleus a atteint un sommet de la fin juillet au début août, tandis que l’abondance relative des rorquals communs a augmenté jusqu’à la fin septembre. L’abondance relative a fluctué au fil des ans pour ces espèces, et d’autres analyses sont nécessaires pour comprendre les mécanismes sous-jacents qui orientent la dynamique de cet écosystème. Ces résultats agrégés fournissent des renseignements précieux pour la conservation de l’habitat des cétacés fondée sur la science. De plus, ils permettent d’évaluer les besoins d’adaptation et d’élaboration de nouvelles mesures pour réduire les risques et la gravité des collisions entre les baleines et toutes les catégories de bateaux du parc marin du Saguenay– Saint-Laurent et des eaux environnantes.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".