Modeling population trajectory and probability of decline in northern Hudson Bay narwhals (<i>Monodon monoceros</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Narwhals (Monodon monoceros) are an important subsistence harvest species for Inuit communities and their conservation is important for Inuit culture and ecosystem function. The northern Hudson Bay (NHB) narwhal population, which spends summer in northern Hudson Bay, Canada, has been assessed through periodic aerial surveys from 1981 to 2018. To estimate the population trajectory and predict future population trends under various harvest scenarios, a Bayesian population model was fit to four aerial survey estimates and harvest data from 1951 to 2018. The model resulted in a 2019 population estimate of ~14,400, 95% CI [10,300, 20,400] and an estimated starting population of 7,200, 95% CI [1,400, 19,000] in 1951. The model was extended 10 years into the future under three annual harvest scenarios (current harvest: 157, low harvest: 50, and high harvest: 300) and the probability of population decline was estimated. The model predicted a 6% chance of decline with an annual harvest quota of 50 narwhals, 78% for a harvest of 157, and 95% for a harvest of 300. This updated model provides the opportunity to shape conservation efforts by estimating past population trends and how those trends, combined with management action, can affect future population dynamics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».