Oil spills and marine mammals in British Columbia, Canada: development and application of a risk-based conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
Marine mammals are inherently vulnerable to oil spills. We developed a conceptual framework to evaluate the impacts of potential oil exposure on marine mammals and applied it to 21 species inhabiting coastal British Columbia (BC), Canada. Oil spill vulnerability was determined by examining both the likelihood of species-specific (individual) oil exposure and the consequent likelihood of population-level effects. Oil exposure pathways, ecology, and physiological characteristics were first used to assign species—specific vulnerability rankings. Baleen whales were found to be highly vulnerable due to blowhole breathing, surface filter feeding, and invertebrate prey. Sea otters (Enhydra lutris) were ranked as highly vulnerable due to their time spent at the ocean surface, dense pelage, and benthic feeding techniques. Species-specific vulnerabilities were considered to estimate the likelihood of population- level effects occurring after oil exposure. Killer whale (Orcinus orca) populations were deemed at highest risk due to small population sizes, complex social structure, long lives, slow reproductive turnover, and dietary specialization. Finally, we related the species–specific and population-level vulnerabilities. In BC, vulnerability was deemed highest for Northern and Southern Resident killer whales and sea otters, followed by Bigg’s killer whales and Steller sea lions (Eumetopias jubatus). Our findings challenge the typical ‘‘indicator species’’ approach routinely used and underscore the need to examine marine mammals at a species and population level for risk-based oil spill predictions. This conceptual framework can be combined with spill probabilities and volumes to develop more robust risk assessments and may be applied elsewhere to identify vulnerability themes for marine mammals.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».