Replicating necropsy data without lethal collections: using ultrasonography to understand the decline in northern fur seals
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Many valuable contributions to the biology and conservation of harvested or previously harvested species have come from examination of specimens obtained by lethal collections. The northern fur seal Callorhinus ursinus on the Pribilof Islands, Alaska, has a long history of exploitation, including a large (>320 000) experimental harvest of females from 1955 to 1968 when the population was at a peak (∼2 million seals). The decline caused by this harvest was followed in 1977 by another major decline, apparently unrelated to harvest, that has recently accelerated. 2. To obtain current reproductive data that could be compared directly with historic estimates, we used imaging ultrasonography to estimate pregnancy rate in 171 adult fur seals captured on St. Paul Island, Alaska, in November, near the end of embryonic diapause. A modified logistic regression of pregnancy by date was used to estimate asymptotic pregnancy rate; a Bayesian hierarchical model based on date and size of embryonic vesicle was also used to account for pregnancies that were not detectable on the date of examination. 3. Pregnancy rate was high [0·85 (SE = 0·05), 0·88 (SE = 0·05) or 0·92 (SE = 0·04), depending on method] and there was little statistical support for the hypothesis that the current pregnancy rate is lower than the pre‐decline rate (0·84, SE = 0·012) or contributing significantly to the present decline. 4. Synthesis and applications. Further study on intrauterine losses and pupping rates is necessary and ongoing, but reproductive ultrasonography provided an early comparative assessment important for the conservation management of this fur seal stock. It narrows the search for demographic and ecological causes of the population decline and allows research priorities to evolve in response to the likelihood of those causes. The field and analytic methods described have application to population assessments of other mammalian species, including those considered threatened or serving as ecosystem indicators.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».