Pathological findings in stranded harbor porpoises (Phocoena phocoena) with special focus on anthropogenic causes
Notice bibliographique
Résumé
Humans impact natural systems at an unprecedented rate. The North Sea is one of the regions in the world with the highest levels of anthropogenic activity. Here, the harbor porpoise ( Phocoena phocoena ) is an abundant species and is often regarded as an ecosystem sentinel. A post-mortem surveillance program was established in the Netherlands aimed at increasing knowledge of the effects of human activities on harbor porpoises. In this study, we describe the pathological findings related to anthropogenic and natural causes of death categories in 612 harbor porpoises that stranded between 2008 and 2019, and assess their relations to age, sex, season, and location. The largest anthropogenic category was bycatch (17%), with mainly juveniles affected and peak periods in March and September–October. Other, infrequently diagnosed anthropogenic causes of death were trauma (4%), largely most likely due to ship collisions, and marine debris ingestion and entanglement (0.3%). The risk of dying from anthropogenic causes was highest for juveniles. Lesions compatible with noise-induced hearing loss were investigated in carcasses which were fresh enough to do so (n = 50), with lesions apparent in two porpoises. Non-direct human-induced threats included infectious diseases, which were by far the largest cause of death category (32%), and affected mainly adults. Also, gray seal ( Halichoerus grypus ) attacks were a frequently assigned cause of death category (24%). There were more acute predation cases in the earlier study years, while porpoises with lesions that suggested escape from gray seal attacks were diagnosed more recently, which could suggest that porpoises adapted to this threat. Our study contributes to understanding porpoise health in response to persisting, new, emerging, and cumulative threats. Building up such knowledge is crucial for conservation management of this protected species.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».