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Enregistrement W2911617825 · doi:10.1139/cjfas-2018-0142

Size-specific apparent survival rate estimates of white sharks using mark–recapture models

2019· article· en· W2911617825 sur OpenAlexvenueno aff
Paul E. Kanive, Jay J. Rotella, Salvador J. Jorgensen, Taylor K. Chapple, James E. Hines, Scot D. Anderson, Barbara A. Block

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceNational Park ServiceCalifornia Department of Fish and WildlifeNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMontana State University
Mots-clésCarchariasBiologyForagingMark and recaptureVital ratesFecundityEcologyAbundance (ecology)PopulationPredationWhite (mutation)Optimal foraging theoryFisheryZoologyDemographyPopulation growthJuvenile

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For species that exist at low abundance or are otherwise difficult to study, it is challenging to estimate vital rates such as survival and fecundity and common to assume that survival rates are constant across ages and sexes. Population assessments based on overly simplistic vital rates can lead to erroneous conclusions. We estimated sex- and length-based annual apparent survival rates for white sharks (Carcharodon carcharias). We found evidence that annual apparent survival differed over ontogeny in a system with competitive foraging aggregations, from 0.63 (standard error (SE) = 0.08) for newly recruiting subadults to 0.95 (SE = 0.02) for the largest sharks. Our results reveal a potential challenge to ontogenetic recruitment in a long-lived, highly mobile top marine predator, as survival rates for subadult white sharks may be lower than previously assumed. Alternatively, younger and competitively inferior individuals may be forced to permanently emigrate from primary foraging sites. This study provides new methodology for estimating apparent survival as a function of diverse covariates by capture–recapture study, including when sex assignment is uncertain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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