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Enregistrement W2020236718 · doi:10.7557/3.2855

Management of Atlantic walrus (<i>Odobenus rosmarus rosmarus</i>) in the arctic Atlantic

2014· article· en· W2020236718 sur OpenAlexaffabout
Øystein Wiig, Erik W. Born, Robert E. Stewart

Notice bibliographique

RevueNAMMCO Scientific Publications · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsistence agricultureArcticGeographyFisheryPopulationStock (firearms)The arcticRange (aeronautics)Human settlementEcologyOceanographyArchaeologyBiologyDemographyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review the management of Atlantic walruses (Odobenus rosmarus rosmarus) past and present in the four range states—Canada, Greenland, Norway and Russia—which have permanent populations of Atlantic walruses. Populations in all four countries have been depleted, although the extent of depletion is not well known. Inuit in Arctic Canada and Greenland hunt Atlantic walruses for subsistence while they have been protected at Svalbard (Norway) since 1952 and in the western Russian Arctic since 1956. Since the second half of the 20th Century Canada and Greenland have increased protection of their walrus. Generally the number of walruses landed in Canada is governed by the number of hunters and/or people in the settlement and not by stock-specific quotas. Although quotas have been set in few communities, it is not known if they are adequate to prevent overhunting. A quota system for walrus hunting in Greenland began in 2006. The current control system is largely effective in ensuring the quotas are applied and that reporting is correct. Greenland currently sets quotas based on recommendations from scientific assessments using recent population estimates to allow population growth from a depleted population. A challenge with respect to managing walrus hunting remains the variable and sometimes high rates of lost animals. Since the 1960s changes in socio-economics in hunting areas of Arctic Canada and Greenland (and the use of snowmobiles instead of dog sleds in Canada) have led to a general decrease in interest in hunting of walruses and reduced harvest on walrus stocks in these countries. Although there is an active ongoing cooperation between Canada and Greenland scientists regarding assessments of shared populations of walruses currently there is no formal agreement between the two range states on co-management of shared stocks. Protection of walrus from other anthropogenic impacts generally focusses on large-scale industrial activity. The level of protection afforded to walrus habitat in many areas depends entirely on the rigor with which the Environmental Impact Assessments are conducted. Basic information on walrus such as numbers and stock discreteness is often lacking and sufficient lead-time is required to collect baseline data. Moreover, although most environmental protection legislation considers ‘cumulative impacts’, practical application remains problematic. The effectiveness of environmental protection regulations depends on industry compliance and the management authorities’ ability to enforce compliance. Because walrus are found in remote locations, enforcement remains a challenge. Increased human activity allowed by the current change in distribution and quality of arctic sea ice poses new threats to walrus if not well regulated. International agreements have varying importance for management within and among member states. Regulations governing international trade serve to identify illegally obtained products and to encourage range states to have a sustainable quota system. International cooperation in information sharing has had clear benefits for management of walruses in the past. The maintenance and expansion of these international efforts will improve the management of Atlantic walruses in the future.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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