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Enregistrement W3092508601 · doi:10.1016/j.envint.2020.106145

Life cycle bioenergetics of the gray seal (Halichoerus grypus) in the Baltic Sea: Population response to environmental stress

2020· article· en· W3092508601 sur OpenAlexaff
Willian T. A. F. Silva, Karin C. Hårding, Gonçalo M. Marques, Britt Marie Bäcklin, Christian Sonne, Runé Dietz, Kaarina Kauhala, Jean‐Pierre Desforges

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGöteborgs UniversitetCentre Méditerranéen de l’Environnement et de la BiodiversitéBundesministerium für Bildung und ForschungAcademy of FinlandInnovationsfondenForschungszentrum JülichStiftelsen för Miljöstrategisk Forskning
Mots-clésBlubberPorpoisePopulationStressorBiologyMicroplasticsMarine mammalEcologyPhocoenaEnvironmental scienceHarbourEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildlife population dynamics are shaped by multiple natural and anthropogenic factors, including predation, competition, stressful life history events, and external environmental stressors such as diseases and pollution. Marine mammals such as gray seals rely on extensive blubber layers for insulation and energy storage, making this tissue critical for survival and reproduction. This lipid rich blubber layer also accumulates hazardous fat soluble pollutants, such as polychlorinated biphenyls (PCBs), that can directly impact adipose function or be mobilized during periods of negative energy balance or transferred to offspring to exert further impacts on target tissues or vulnerable life stages. To predict how marine mammals will respond to ecological and anthropogenic stressors, it is necessary to use process-based modelling approaches that integrate environmental inputs, full species life history, and stressor impacts with individual dynamics of energy intake, storage, and utilization. The purpose of this study was to develop a full lifecycle dynamic energy budget and individual based model (DEB-IBM) that captured Baltic gray seal physiology and life history, and showcase potential applications of the model to predict population responses to select stressors known to threaten gray seals and other marine mammals around the world. We explore variations of three ecologically important stressors using phenomenological simulations: food limitation, endocrine disrupting chemicals that reduce fertility, and infectious disease. Using our calibrated DEB-IBM for Baltic gray seals, we found that continuous incremental food limitation can be more detrimental to population size than short random events of starvation, and further, that the effect of endocrine disruptors on population growth and structure is delayed due to bioaccumulation, and that communicable diseases significantly decrease population growth even when spillover events are relatively less frequent. One important finding is the delayed effect on population growth rate from some stressors, several years after the exposure period, resulting from a decline in somatic growth, increased age at maturation and decreased fecundity. Such delayed responses are ignored in current models of population viability and can be important in the correct assessment of population extinction risks. The model presented here provides a test bed on which effects of new hazardous substances and different scenarios of future environmental change affecting food availability and/or seal energetic demands can be investigated. Thus, the framework provides a tool for better understanding how diverse environmental stressors affect marine mammal populations and can be used to guide scientifically based management.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,998

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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