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Enregistrement W1809691465 · doi:10.1016/j.biocon.2015.09.016

Conservation of northwest Atlantic harp seals: Past success, future uncertainty?

2015· article· en· W1809691465 sur OpenAlexaffabout
Mike O. Hammill, Garry B. Stenson, Thomas Doniol‐Valcroze, Arnaud Mosnier

Notice bibliographique

RevueBiological Conservation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationSubsistence agriculturePopulation growthGeographyClimate changeFisheryHARPProductivityPopulation modelPopulation sizeEcologyEnvironmental scienceAgricultureDemographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Harp seals require pack ice as a platform for resting, to give birth and nurse their young. They are also subject to commercial and subsistence harvesting. In the late 1990's there were concerns that the Northwest Atlantic population would decline to very low levels unless a management system using Potential Biological Removals (PBR) was adopted. Canada followed a different approach and high harvests based on an alternative management framework continued throughout the next decade. We examined the status of the Northwest Atlantic harp seal population using a three parameter population model that incorporates information on reproductive rates, removals, and ice-related mortality acting on young of the year. By 1971, the population had declined to a minimum of 1.1 million animals and a quota was introduced, which allowed the population to increase. In 1996, the quota was raised and harvests increased substantially. Population growth continued, even as herd productivity declined. The population reached a maximum of 7.8 million animals in 2008 and has leveled off at around 7.4 million animals. Climate change is expected to result in a decline in the amount of seasonal pack ice in Atlantic Canada, which adds uncertainty to the future of this population. Although the results presented in this paper focused on how the status of this population has evolved over the last 60 years, our integrated modeling approach can also be used to examine scenarios that project into the future, to test the impacts of various management decisions in a changing environment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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