Comparing lethal and non‐lethal methods of active population control for harbor seals in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pinniped populations around the world increased rapidly after hunting and culling during the nineteenth and twentieth centuries ended. Some believe that pinnipeds are now preventing the recovery of certain fish populations, and that controlling pinniped population abundance using lethal measures such as harvesting or by non‐lethal means like contraception could recover fish populations. It is unclear, however, how effective and how long it would take for such methods of population control to bring numbers of pinnipeds down to target levels. We used sex‐ and age‐structured population models to estimate how quickly harbor seal (Phoca vitulina) abundance in British Columbia, Canada, could be reduced by 50%, through combinations of lethal removals and sterilization of adult females. Models were fit to seal abundance, demographic, and harvest data collected between 1879 and 2014. Simulation modeling suggests reliance on contraception exclusively is unlikely to reduce the current harbor seal population (numbering ~100,000) by 50% within 25 years, and would result in more variable outcomes, compared to lethal removals. Contraception could be combined with harvesting to maintain a target abundance of harbor seals (although captive studies with harbor seals are needed to confirm the efficacy of contraception). Our simulation modeling approach provides a useful framework to assess how non‐lethal measures could be integrated into policies that promote active population control of harbor seal numbers.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».