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Enregistrement W2171395253 · doi:10.1111/j.1748-7692.2011.00502.x

Estimating the carrying capacity of French Frigate Shoals for the endangered Hawaiian monk seal using Ecopath with Ecosim

2011· article· en· W2171395253 sur OpenAlexaff
Frank A. Parrish, Evan A. Howell, George A. Antonelis, Sara J. Iverson, Charles L. Littnan, James D. Parrish, Jeffrey J. Polovina

Notice bibliographique

RevueMarine Mammal Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceBiomass (ecology)FisheryBenthic zonePopulationShoalPredationApex predatorOceanographyGeographyEcologyBiologyGeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The carrying capacity of the French Frigate Shoals (FFS) region for the endangered Hawaiian monk seal was appraised using an updated version of the original FFS Ecopath model ( Polovina 1984 ). Model parameters were updated using recent literature, and data from surveys of the seal population and its bottom‐associated prey. Together they produced a static mass balance model for 1998 when the prey surveys began. The Ecopath‐estimated monk seal biomass was 0.0045 t/km 2 , which was in close agreement with the biomass calculated from monk seal field beach counts (0.0046 t/km 2 ). Model simulations through time were done in Ecosim using the Ecopath balanced model and included fisheries data time series from 1998 to 2008. Monk seal biomass declined concurrently with decreases in benthic bottomfish biomass, which were influenced by large‐scale changes in the environment of the North Pacific. This model scenario was extended from 2010, when the last permitted fishery in the Northwestern Hawaiian Islands was closed, through to 2040, assuming a constant environmental signal. Model results for this time period did not show a recovery of monk seals that exceeded the initial 1998 model biomass levels, highlighting the importance of including environmental variability in estimates of monk seals recovery at FFS.

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)0,002
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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