Population abundance and apparent survival of the Vulnerable whale shark <i>Rhincodon typus</i> in the Seychelles aggregation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying individuals through time can provide information on population size, composition, survival and growth rates. Identification using photographs of distinctive physical characteristics has been used in many species to replace conventional marker tagging. We evaluated photographic records over 7 years of Vulnerable whale sharks Rhincodon typus, at an aggregation in the Seychelles, for estimation of population size and structure. We collected 11,681 photographs of which only 1,149 were suitable for comparison using semi-automated matching software (I3S) of individual spot patterns behind the gills. Photo-identification showed that there was considerable loss of marker tags and enabled an estimation of the rate of tag loss. The combination of photo-identification with marker tagging identified a total of 512 individual sharks over 2001–2007. Of these, there were 115 resightings in subsequent years with two sharks identified in 2001 resighted 5 years later in 2006 and another shark sighted in 2001 resighted in 2007. Estimates of abundance using conventional open mark–recapture models for 2004–2007 were 348–488 sharks (95% confidence interval), with a high level of entry into the population by itinerants. Annual apparent survival probability was 0.343–0.781 over 2004–2007, with an average annual recapture probability of 0.201. These results are the first to suggest a highly transient population of whale sharks around the Seychelles, indicating that international or at least regional-scale conservation approaches are required.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».