Assessment of Management to Mitigate Anthropogenic Effects on Large Whales
Notice bibliographique
Résumé
United States and Canadian governments have responded to legal requirements to reduce human-induced whale mortality via vessel strikes and entanglement in fishing gear by implementing a suite of regulatory actions. We analyzed the spatial and temporal patterns of mortality of large whales in the Northwest Atlantic (23.5°N to 48.0°N), 1970 through 2009, in the context of management changes. We used a multinomial logistic model fitted by maximum likelihood to detect trends in cause-specific mortalities with time. We compared the number of human-caused mortalities with U.S. federally established levels of potential biological removal (i.e., species-specific sustainable human-caused mortality). From 1970 through 2009, 1762 mortalities (all known) and serious injuries (likely fatal) involved 8 species of large whales. We determined cause of death for 43% of all mortalities; of those, 67% (502) resulted from human interactions. Entanglement in fishing gear was the primary cause of death across all species (n = 323), followed by natural causes (n = 248) and vessel strikes (n = 171). Established sustainable levels of mortality were consistently exceeded in 2 species by up to 650%. Probabilities of entanglement and vessel-strike mortality increased significantly from 1990 through 2009. There was no significant change in the local intensity of all or vessel-strike mortalities before and after 2003, the year after which numerous mitigation efforts were enacted. So far, regulatory efforts have not reduced the lethal effects of human activities to large whales on a population-range basis, although we do not exclude the possibility of success of targeted measures for specific local habitats that were not within the resolution of our analyses. It is unclear how shortfalls in management design or compliance relate to our findings. Analyses such as the one we conducted are crucial in critically evaluating wildlife-management decisions. The results of these analyses can provide managers with direction for modifying regulated measures and can be applied globally to mortality-driven conservation issues.
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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) | 0,001 | 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 ».