Abundance of the Eastern Chukchi Sea Stock of Beluga Whales, 2012 – 17
Notice bibliographique
Résumé
Aerial line transect surveys were conducted during 19 July – 20 August in each of the years 2012 – 17, with onshore – offshore transects covering a study area of approximately 110 000 km2, from 140˚ W to 157˚ W longitude and from shore to 72˚ N latitude. These data were used to estimate abundance of the eastern Chukchi Sea (ECS) stock of beluga whales. The data were stratified based on bathymetry to reflect strong large-scale gradients in beluga density. A half-normal key function was used to model detection from a dataset of 999 sightings of 2465 belugas. The detection function was found to depend significantly on sky condition and ice coverage. For the years 2012 through 2017, respectively, the estimated numbers of ECS belugas in the study area during the study period were 7355 (CV = 0.17), 6813 (CV = 0.18), 16 598 (CV = 0.21), 6456 (CV = 0.21), 6965 (CV = 0.23) and 13 305 (CV = 0.27). There is no statistically significant trend. These estimates do not correct for belugas outside the study region. Indeed, diverse data indicate that belugas venture far outside the study region and their distribution varies interannually due to prey availability and other factors. Recently reviewed tagging data suggest that correcting for whales outside the study area would approximately double our abundance estimates. These results provide no indication that the stock has substantially declined during these six years due to the impact of subsistence hunting, industrial activity or climate change, although interannual variation and estimated CVs are both large, thereby potentially masking small-scale impacts.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».