Mortality in an off-shore predator critical habitat during the Northeast Pacific marine heatwave
Notice bibliographique
Résumé
Defining baseline mortality and trends in wildlife populations is imperative to understand natural and anthropogenic threats to overall population health and improve conservation measures for species, particularly in geographically confined habitats. The Guadalupe fur seal Arctocephalus townsendi (GFS) is a threatened pinniped that ranges throughout the west coast of Mexico with sporadic dispersion to higher latitudes. Their breeding habitat is restricted to Guadalupe Island, Mexico, which is vulnerable to periodic and cyclic warming of the Northeast Pacific Ocean. The impacts of environmental change on GFS health and reproductive success at Guadalupe Island are poorly defined and the aim of this study was to establish baseline pup (GFS n ) mortality rates and primary causes of death during the 2013-2016 breeding seasons at Guadalupe Island. Interannual mortality rates and causes of death were compared by year, breeding seasons and by geographic location. The highest mortality rate in GFS n was in 2015 (14.7%), followed by 2014 (8.2%), 2016 (6.7%) and 2013 (5.6%). The presumptive causes of mortality of GFS n were consistent with other published long term otariids health surveys and included: emaciation (49%), trauma (24%), infectious disease (8%), drowning (4%) stillbirth/perinatal mortality (4%) and undetermined (11%). However, in 2015 and coinciding with northeast Pacific marine heatwave in 2014-2016, emaciation accounted for 54% of GFS n mortality in contrast to 9% in 2013. For GFS n , terrestrial habitat may influence mortality rates and causes of mortality but like other marine predators, marine habitat features, such as an increase in sea surface temperature are associated with changes in maternal care, nutritional status and pups survival. Monitoring mortality rate and causes in GFS n at Guadalupe Island is crucial to establish baseline health trends, document potential impacts on species demographics and recruitment during marine heatwaves and potential consequences in population recovery.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 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 ».