Ecosystem models show combined effects of fishing, predation, competition, and ocean productivity on Steller sea lions (<i>Eumetopias jubatus</i>) in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Steller sea lions (Eumetopias jubatus) increased in the eastern portion of their range while declining in the Gulf of Alaska and Aleutian Islands from the late 1970s to late 1990s. We constructed ecosystem models of the central and western Aleutians and of southeast Alaska to simultaneously evaluate four hypotheses explaining sea lion dynamics: killer whale (Orcinus orca) predation, ocean productivity, fisheries, and competition with other species. Comparisons of model predictions with historical time series data indicate that all four factors likely contributed to the trends observed in sea lion numbers in both ecosystems. Changes in ocean productivity conveyed by the Pacific Decadal Oscillation influenced the abundance trajectory of several species. Fishing could have affected the ecosystem structure by influencing the abundance of Atka mackerel (Pleurogrammus monopterygius) in the Aleutians and Pacific herring (Clupea pallasii) in southeast Alaska. Pacific halibut (Hippoglossus stenolepis) in the Aleutians and arrowtooth flounder (Atheresthes stomias) in southeast Alaska appear to impede sea lion population growth through competitive interactions. Predation by killer whales was important when sea lions were less abundant in the 1990s in the Aleutians and in the 1960s in Southeast Alaska, but appear to have little effect when sea lion numbers were high.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».