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Enregistrement W1964557966 · doi:10.1371/journal.pone.0059311

Marine Mammal Strandings and Environmental Changes: A 15-Year Study in the St. Lawrence Ecosystem

2013· article· en· W1964557966 sur OpenAlexafffund
Marie-Hélène Truchon, Lena N. Measures, Vincent L’Hérault, Jean‐Claude Brêthes, Peter S. Galbraith, M.R. Harvey, Sylvie Lessard, Nicolas Lecomte

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensGovernment of NunavutFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaCenter of Excellence in Regulatory Science and InnovationParks Canada
Mots-clésMarine mammalBiologyFur sealMinke whaleHabitatBelugaKrillBalaenopteraAbundance (ecology)Marine ecosystemEcologyEcosystemWhaleFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the effects of climatic variability on marine mammals is challenging due to the complexity of ecological interactions. We used general linear models to analyze a 15-year database documenting marine mammal strandings (1994-2008; n = 1,193) and nine environmental parameters known to affect marine mammal survival, from regional (sea ice) to continental scales (North Atlantic Oscillation, NAO). Stranding events were more frequent during summer and fall than other seasons, and have increased since 1994. Poor ice conditions observed during the same period may have affected marine mammals either directly, by modulating the availability of habitat for feeding and breeding activities, or indirectly, through changes in water conditions and marine productivity (krill abundance). For most species (75%, n = 6 species), a low volume of ice was correlated with increasing frequency of stranding events (e.g. R(2)adj = 0.59, hooded seal, Cystophora cristata). This likely led to an increase in seal mortality during the breeding period, but also to increase habitat availability for seasonal migratory cetaceans using ice-free areas during winter. We also detected a high frequency of stranding events for mysticete species (minke whale, Balaenoptera acutorostrata) and resident species (beluga, Delphinapterus leucas), correlated with low krill abundance since 1994. Positive NAO indices were positively correlated with high frequencies of stranding events for resident and seasonal migratory cetaceans, as well as rare species (R(2)adj = 0.53, 0.81 and 0.34, respectively). This contrasts with seal mass stranding numbers, which were negatively correlated with a positive NAO index. In addition, an unusual multiple species mortality event (n = 114, 62% of total annual mortality) in 2008 was caused by a harmful algal bloom. Our findings provide an empirical baseline in understanding marine mammal survival when faced with climatic variability. This is a promising step in integrating stranding records to monitor the consequences of environmental changes in marine ecosystems over long time scales.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,168 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations42
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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