Analysing the natural population growth of a large marine mammal after a depletive harvest
Notice bibliographique
Résumé
An understanding of the underlying processes and comprehensive history of population growth after a harvest-driven depletion is necessary when assessing the long-term effectiveness of management and conservation strategies. The South American sea lion (SASL), Otaria flavescens, is the most conspicuous marine mammal along the South American coasts, where it has been heavily exploited. As a consequence of this exploitation, many of its populations were decimated during the early 20th century but currently show a clear recovery. The aim of this study was to assess SASL population recovery by applying a Bayesian state-space modelling framework. We were particularly interested in understanding how the population responds at low densities, how human-induced mortality interplays with natural mechanisms, and how density-dependence may regulate population growth. The observed population trajectory of SASL shows a non-linear relationship with density, recovering with a maximum increase rate of 0.055. However, 50 years after hunting cessation, the population still represents only 40% of its pre-exploitation abundance. Considering that the SASL population in this region represents approximately 72% of the species abundance within the Atlantic Ocean, the present analysis provides insights into the potential mechanisms regulating the dynamics of SASL populations across the global distributional range of the species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».