Réponses de deux espèces de cétacés aux stimuli acoustiques d’origine naturelle et anthropique
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 16/01/2021 (communication intranet).
 
Auteur : Benti, Benjamin
Date de soutenance : 16-01-2020

Directeur(s) de thèse : Dufour, Valérie

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut pluridisciplinaire Hubert Curien (Strasbourg ; 2006-....) - Physiologie de la Reproduction et des Comportements (Tours) - Unité Pluri-espèces d'Expérimentation Animale en Physiologie de la Reproduction et des Comportements (Tours)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Ecologie-éthologie
Classification : Animaux. Zoologie, Physique

Mots-clés libres : Cétacés, Interactions interspécifiques, Sons anthropogéniques, Acoustique
Mots-clés :
  • Cétacés - Comportement animal
  • Émission acoustique
  • Acoustique sous-marine
  • Perception auditive
  • Expérimentation animale
Résumé : Il est crucial pour les animaux de se servir des stimuli environnementaux pour localiser et évaluer la qualité des ressources et menaces présentes dans les environs. Dans l’océan, les stimuli acoustiques sont privilégiés. Les cétacés sont susceptibles de détecter les sons produits par une multitude de sources, dont les autres espèces et les sources anthropiques. J’ai étudié les réponses comportementales de deux espèces de cétacé, la baleine à bosse et le globicéphale noir, à des stimuli acoustiques d’origine naturelle (sons d’orques) et anthropique (sonars militaires). J’ai montré que les baleines à bosse sont capables de différencier les sons de différents écotypes d’orques. J’ai développé un algorithme de classification des vocalisations animales qui prend en compte la nature graduelle de certains répertoires vocaux et ai utilisé cet algorithme pour décrire les réponses vocales des globicéphales noirs aux sons d’orques et aux sonars militaires.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2020STRAJ002
Type de ressource : Thèse