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Enregistrement W2544569106 · doi:10.1071/pc15029

Prevalence of interactions between Hawaiian monk seals (Nemonachus schauinslandi) and nearshore fisheries in the main Hawaiian Islands

2016· article· en· W2544569106 sur OpenAlexaboutno aff
Kathleen S. Gobush, Tracy A. Wurth, J.R. Henderson, Brenda L. Becker, Charles L. Littnan

Notice bibliographique

RevuePacific Conservation Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisherySeal (emblem)PopulationGeographyFisheries scienceQuarter (Canadian coin)Fur sealFisheries managementFishingBiologyDemographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We determine the prevalence and characteristics of interactions between the Hawaiian monk seal (Nemonachus schauinslandi) and nearshore fisheries in the main Hawaiian Islands and examine impacts to the subpopulation. We documented 139 monk seal–fisheries interactions between 1976 and 2014: 132 hookings typically involving large circle hooks accompanied by slide-bait rigging, and 7 gill-net entanglements. We individually identified 297 monk seals between 1988 and 2014 and recorded that 83 (28%) of these had at least one documented hooking or entanglement. Most individuals were aged two years or younger and a quarter of them were hooked or entangled multiple times. Documented fisheries interactions typically occurred at a monk seal’s natal island and most frequently on Kauai and Oahu. Fisheries interaction was directly implicated in 11 monk seal deaths and was slightly higher in frequency than other known mortality factors. The proportion of monk seals alive one year after a documented fisheries interaction varied by age class and ranged between 76% and 84%. Survival one year later for monk seals with a documented fisheries interaction versus matched controls (all age classes combined) was not significantly different. Nonetheless, fully understanding the scale and impacts of fisheries interactions, as well as mitigating these impacts, is important if the monk seal population of the main Hawaiian Islands is to maintain a positive growth trajectory.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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