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Enregistrement W2084284179 · doi:10.1046/j.1365-2699.2000.00451.x

Seals and seascapes: covariation in Hawaiian monk seal subpopulations and the oceanic landscape of the Hawaiian Archipelago

2000· article· en· W2084284179 sur OpenAlexaff
Isabelle Schmelzer

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceGoddard Space Flight CenterNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésArchipelagoSeascapePelagic zoneGeographyHabitatOceanographyEcologyAbundance (ecology)BiogeographyPhysical geographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim The possible linkages between the spatial distribution of primary productivity over the north‐western Hawaiian islands and trends of subpopulations of Hawaiian monk seals in the period 1956–1995 were assessed. This endangered seal is endemic to the north‐western Hawaiian islands (NWHIs), where about 1300–1400 individuals are distributed among six main breeding subpopulations. A striking property in patterns of abundance among subpopulations is their spatial nature, a feature suggesting that these may be related to variation in the biotic marine environment. In examining linkages between trends in abundance at these subpopulations and the marine habitat of the NWHIs, an understanding of the relative importance of intrinsic or extrinsic regulatory processes to the long‐term dynamics of the seal can be gained. Location The north‐western Hawaiian islands (Hawaiian Archipelago). Methods Productivity of the seascape was mapped using both remotely sensed images and data collected during oceanographic cruises. Measurements included sea surface temperature (SST), vertical water column structure, integrated chlorophyll, and their respective levels of variability. The spatial structure and heterogeneity of both mean values and coefficients of variation of these variables were quantified statistically by calculating descriptive statistics for each block of a 20° × 10° grid (with 200 blocks of dimensions 1°) overlain on each map, and computing spatial statistics for each variable (based on the summary statistics calculated for each block). Multivariate techniques were used to identify biogeographical regions within the pelagic landscape of the NWHIs. Monk seal trends among breeding sites within and among biogeographical regions were compared by analysing correlations among mean beach counts for each subpopulation. Results Primary productivity over the marine habitat of the Hawaiian monk seal was found to be non‐uniform. A significant spatial pattern of primary productivity over the NWHIs, most apparent in a gradient along latitudinal lines, was documented. Multivariate groupings of environmental data partitioned the NWHIs into distinct biogeographical regions, and Hawaiian monk seal breeding areas can be differentiated on the basis of these. Regions with similar environments displayed synchronous variation in monk seal abundance. Main conclusions These findings suggest the local trends in monk seal abundance have ultimately been shaped by the quality of the surrounding marine environment. In assessing the dynamics of the Hawaiian monk seal as a whole, and notwithstanding the short‐term and local effects of proximate mortality factors, extrinsic, ecosystem‐level mechanisms appear to be important in shaping the long‐term population dynamics of this endangered mammal. If that is the case, then environmental variation may also be an important determinant of the potential for recovery of these subpopulations and therefore for the entire species.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations25
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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