Abundance and distribution of ringed and bearded seals in the Chukchi Sea: a reference for future trends
Notice bibliographique
Résumé
Ringed ( Pusa hispida) and bearded ( Erignathus barbatus) seals are vulnerable to decreasing sea ice habitat in the rapidly warming Arctic. In April and May 2016, we conducted an aerial survey over the ice-covered areas of the Chukchi Sea using thermal and color cameras to detect and count these seals on sea ice. We related seal counts to environmental variables, and used the relationships to estimate the species’ distributions and abundance. We accounted for incomplete detection due to: seals missed by sensors or image processing errors; behavioral responses to aircraft; or incomplete availability (seals in the water or in snow dens on the ice, called lairs). To our knowledge, this is the first abundance estimate that accounts for use of lairs by ringed seals. We estimated there were 592 577 (95%, 478 448–733 929) ringed seals and 147 421 (95%, 114 155–190 380) bearded seals in the Chukchi Sea. The influence of remotely sensed environmental variables, such as snow depth and ice type, was consistent with the species’ natural history, particularly ringed seals’ need for snow of adequate depth for lairs. Our study provides the first comprehensive abundance estimates for these seals in a large portion of their ranges and establishes a reference for monitoring how their populations respond to Arctic warming.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».