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Enregistrement W2996062965 · doi:10.7717/peerj.8100

Species recovery and recolonization of past habitats: lessons for science and conservation from sea otters in estuaries

2019· article· en· W2996062965 sur OpenAlexafffund
Brent B. Hughes, Kerstin Wasson, M. Tim Tinker, Susan L. Williams, Lilian Carswell, Katharyn E. Boyer, Michael W. Beck, Ron Eby, Robert Scoles, Michelle M. Staedler, Sarah Espinosa, Margot Hessing‐Lewis, Erin U. Foster, Kathryn M. Beheshti, Tracy Grimes, Benjamin H. Becker, Lisa A. Needles, Joseph A. Tomoleoni, Jane Rudebusch, Ellen Hines, Brian R. Silliman

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensTula Foundation
Organismes subventionnairesHakai Institute
Mots-clésEstuaryHabitatFisheryGeographyEcologyWildlife conservationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) were hunted nearly to extinction but recovered from a small remnant population on a remote stretch of the California outer coast, where most of their recovery has occurred. However, studies of recently-recolonized estuaries have revealed that estuaries can provide southern sea otters with high quality habitats featuring shallow waters, high production and ample food, limited predators, and protected haul-out opportunities. Moreover, sea otters can have strong effects on estuarine ecosystems, fostering seagrass resilience through their consumption of invertebrate prey. Using a combination of literature reviews, population modeling, and prey surveys we explored the former estuarine habitats outside the current southern sea otter range to determine if these estuarine habitats can support healthy sea otter populations. We found the majority of studies and conservation efforts have focused on populations in exposed, rocky coastal habitats. Yet historical evidence indicates that sea otters were also formerly ubiquitous in estuaries. Our habitat-specific population growth model for California's largest estuary-San Francisco Bay-determined that it alone can support about 6,600 sea otters, more than double the 2018 California population. Prey surveys in estuaries currently with (Elkhorn Slough and Morro Bay) and without (San Francisco Bay and Drakes Estero) sea otters indicated that the availability of prey, especially crabs, is sufficient to support healthy sea otter populations. Combining historical evidence with our results, we show that conservation practitioners could consider former estuarine habitats as targets for sea otter and ecosystem restoration. This study reveals the importance of understanding how recovering species interact with all the ecosystems they historically occupied, both for improved conservation of the recovering species and for successful restoration of ecosystem functions and processes.

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 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,653

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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