The decline of <scp>S</scp>teller sea lions (<i><scp>E</scp>umetopias jubatus</i>) in the <scp>N</scp>orth <scp>P</scp>acific: insights from indigenous people, ethnohistoric records and archaeological data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A number of hypotheses have been proposed to explain the most recent decline (1977–2012) of S teller sea lions ( SSL ; E umetopias jubatus ) in the G ulf of A laska and A leutian I slands. We examined hypotheses about fisheries competition, environmental change, predation, anthropogenic effects and disease using observations of modern A leut and archaeological, ethnohistoric and ethnographic data from the western G ulf of A laska and A leutian I slands. These data indicate that S teller sea lion numbers have declined and recovered repeatedly over the past 4500 years and were last at critically low numbers during the 1870s–1930s. S teller sea lions appear to have been more abundant during the cool periods – and lower during the warmer periods. Observations by local peoples, explorers, early government surveyors and biologists since the late 1800s suggest that low populations of SSL have been associated with high populations of G adidae fishes ( P acific cod – G adus macrocephalus and walleye pollock – T heragra chalcogramma ) and are consistent with the ocean climate hypothesis to explain the decline of sea lions. They suggest that removals by people and killer whales ( O rcinus orca ) did not cause the sea lion declines, but could have compounded the magnitude of the decline as sea lion numbers approached low densities. Archaeological, anthropological and ethnohistorical analyses demonstrate that fluctuations have occurred in the N orth P acific over hundreds to thousands of years and provide context for understanding the changes that occur today and the changes that will continue to occur in the future.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».