An approach to modelling the influence of harp seal (Phoca groenlandica) predation on decline and recovery of the Northern Gulf of St Lawrence cod (Gadus morhua)
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.The Canada-Greenland harp seal population is currently near an all time high while at the same time eastern Canadian cod stocks are at very low levels. Consequently, harp seal predation has been implicated as a possible reason for cod population decline and subsequent lack of recovery, though there is not strong evidence to support or refute this hypothesis. In order to evaluate the role of harp seal predation on cod populations, we developed a cod population cohort model for the Northern Gulf of St. Lawrence stock and partitioned mortality into a harp seal predation component and a residual component. We fitted this model to data from 1974-2005 allowing parameters related to harp seal predation, cod residual mortality and recruitment to vary. We subsequently came up with a series of parameters representing fits to different sub-periods reflecting productivity conditions for the cod. We performed stochastic projections for cod recovery by sampling historical per capita recruitment and under three scenarios of harp seal population size. It proved difficult to obtain reliable parameter sets from fitting the historical data and projections show that with some parameter sets, reductions in seal population numbers would make small improvement in recovery time for the cod population while with other parameter sets, there would be little effect; therefore, a major difficulty in obtaining useful results from this analysis lays in deciding which parameter set applies to the projection period. A full Bayesian implementation of this model might be a means to overcome this difficulty.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».