Prevalence of interactions between Hawaiian monk seals (Nemonachus schauinslandi) and nearshore fisheries in the main Hawaiian Islands
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».