Origin and Persistence of Markings in a Long-Term Photo-Identification Dataset Reveal the Threat of Entanglement for Endangered Northern Bottlenose Whales (Hyperoodon ampullatus)
Notice bibliographique
Résumé
Photo-identification methods depend on markings that are stable over time. Using a large dataset of photographs taken over a 31-year period, we evaluate the reliability, rate of change and demographic trends in different mark types on northern bottlenose whales (Hyperoodon ampullatus) in the Endangered Scotian Shelf population, and assess the prevalence and severity of anthropogenically caused markings. Only fin notches and back indentations were stable over long timescales, leading to 48% of the overall population being assessed as reliably marked. Males and mature males were found to have higher incidence of most mark types compared to females and juveniles. The proportion of reliably marked individuals increased over time, a trend that should be accounted for in any temporal analysis of population size using mark-recapture methods. An overall increase in marked individuals may reflect the accumulation of scars on an aging population post whaling. Anthropogenic markings, including probable entanglement and propeller-vessel strike scars, occurred at a steady rate over the study period and were observed on 6.6% of the population. The annual gain rate for all injuries associated with anthropogenic interactions was over 5 times the annual potential biological removal (PBR) calculated for the endangered population. As entanglement incidents and propeller-vessel strike injuries are typically undetected in offshore areas, we provide the first minimum estimate of harmful human interactions for northern bottlenose whales. With low observer effort for fisheries across the Canadian Atlantic, photo-identification offers an important line of evidence of the risks faced by this Endangered whale population.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».