Meta-population Modeling of Narwhals, Monodon monoceros, in East Canada and West Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Narwhals, Monodon monoceros, in the Baffin Bay region of East Canada and West Greenland are aggregated into eight summer stocks, and they are hunted in 24 geographically and seasonally separated hunts. Several of the hunts target animals from different stocks, making sustainable management challenging. We develop a meta-population model to face the challenge. We use a catch allocation model to allocate the catches in the different hunts into historical time-series distributions for the total removals from each stock. Bayesian population dynamic modeling then analyzes the impacts of the 24 hunts on the eight stocks. The catch allocation, however, depends on the population dynamics. Thus, we integrate the allocation and population modeling in iterative runs until the estimated catch histories and population trajectories converge. This framework is useful for sustainability assessment and management practices. The allocation model assigns catches to stocks, and the population modeling estimates sustainability for each stock. When done in retrospect it judges the sustainability of current takes. Acting on these measures, managers can use forward projections to identify overall hunting patterns that secure sustainability for all narwhals in the Baffin Bay region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».