Model-Based Predictions of the Effects of Harvest Mortality on Population Size and Trend of Yellow-Billed Loons
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.
Notice bibliographique
Résumé
Yellow-billed loons (Gavia adamsii) breed in low densities in northern tundra habitats in Alaska, Canada, and Russia. They migrate to coastal marine habitats at mid to high latitudes where they spend their winters. Harvest may occur throughout the annual cycle, but of particular concern are recent reports of harvest from the Bering Strait region, which lies between Alaska and Russia and is an area used by yellow-billed loons during migration. Annual harvest for this region was reported to be 317, 45, and 1,077 during 2004, 2005, and 2007, respectively. I developed a population model to assess the effect of this reported harvest on population size and trend of yellow-billed loons. Because of the uncertainty regarding actual harvest and definition of the breeding population(s) affected by this harvest, I considered 25 different scenarios. Predicted trends across these 25 scenarios ranged from stability to rapid decline (24 percent per year) with halving of the population in 3 years. Through an assessment of literature and unpublished satellite tracking data, I suggest that the most likely of these 25 scenarios is one where the migrant population subjected to harvest in the Bering Strait includes individuals from breeding populations in Alaska (Arctic coastal plain and the Kotzebue region) and eastern Russia, and for which the magnitude of harvest varies among years and emulates the annual variation of reported harvest during 2004-07 (317, 45, and 1,077 yellow-billed loons). This scenario, which assumes no movement of Canadian breeders through the Bering Strait, predicts a 4.6 percent rate of annual population decline, which would halve the populations in 15 years. Although these model outputs reflect the best available information, confidence in these predictions and applicable scenarios would be greatly enhanced by more information on harvest, rates of survival and reproduction, and migratory pathways.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle