Age–length relationships in UK harbour seals during a period of population decline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The abundance of harbour seals (Phoca vitulina) in the UK as a whole has increased over the past 10 years, after a 30% decline during the preceding 10 years and two major viral epidemics. However, population trends vary greatly among regions, with those on the east coast of Scotland and in the Northern Isles experiencing dramatic declines since the early 2000s and populations on the west coast being either stable or increasing. The reasons for these differences in population dynamics are unknown. Determining whether there has been a change in somatic growth among populations can assist in assessing potential causes for abundance declines, as shifts in juvenile growth rates or maximum length at maturity may indicate changes in environmental conditions. Resource limitations are likely to result in slower growth and later age at sexual maturity, whereas causes of acute mortality could have the opposite effect. Here, analysis of the most comprehensive length‐at‐age dataset for UK harbour seals found no evidence for major differences, or changes over time, in asymptotic length or growth parameters from fitted von Bertalanffy growth curves, across all regions, with the exception of one pairwise comparison; males from East Scotland were significantly shorter than males from all other areas by an average of almost 9 cm. However, the power to detect small changes was limited by measurement uncertainty and differences in spatial and temporal sampling effort. Asymptotic lengths at maturity across all regions were slightly lower than published lengths for harbour seal populations in Europe, the Arctic, and Canada, with females being on average 140.5 cm (95% confidence interval 139.4, 141.6 cm) and males 149.4 cm (95% confidence interval 147.8, 151.1 cm) at adulthood. Reliable estimates of changes in growth over time are important for understanding environmental constraints on a population, but knowledge of the underlying drivers of change is essential for the design of robust conservation and mitigation plans.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».