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Enregistrement W7133272370

Evaluation of a Provision to Carry Over Unused Licences for Eastern Canada-West Greenland Bowhead Whales (Balaena mysticetus) in Canada

2023· other· en· W7133272370 sur OpenAlexaboutno aff
Jeff W. Higdon, Brent G. Young, Steven H. Ferguson

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhalingPopulationSubsistence agricultureBeluga WhaleSustainabilityPorpoisePopulation viability analysisPopulation growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to Resource Management’s request for Science Advice on a proposed system of flexible licence allocations for Eastern Canada-West Greenland (EC-WG) bowhead whales (Balaena mysticetus), population model scenarios were simulated to estimate the sustainability of Canadian license carry-overs or credits to subsequent years. Methods to explore the sustainability of flexible catch limits were similar to those applied to narwhal (Monodon monoceros), beluga (Delphinapterus leucas), and Atlantic walrus (Odobenus rosmarus rosmarus) catch limits, but simplified by using a fixed number of licences available per allocation block rather than updating allowable catch limits based on population status. As a communal venture with logistical challenges, the unique nature of bowhead whaling will likely limit licence demand compared to other harvested marine mammals that have catch limit quotas (e.g., narwhal). A deterministic Pella-Tomlinson logistic growth population model was used to explore various harvest scenarios, including no harvest and a fixed Potential Biological Removal (PBR) level of 52 whales annually. These models, simulating population trajectories over 100 years, provide confidence that harvest at PBR (an order of magnitude higher than current subsistence harvests) will have no major effects on population recovery at a range of initial population sizes (N0) and carrying capacity (K) estimates that reflect available knowledge of bowhead whale status. Under the model scenarios, carry-over provisions at current annual licence limits (ca. 6 per year) should have little to no impact on EC-WG bowhead population status over the long term. These results informed additional corroborative modelling for a 40-year time period to examine the use of 5-year and 10-year allocation blocks with moderately high (compared to current demand) licence totals (i.e., 50 per five-year block, 100 per 10-year block). Various carry-over scenarios were explored, including an extreme case in which all licences (n = 50 or 100) could be carried over through the entire allocation period. Other scenarios included front loading and back-loading of harvests, with all quota (50 or 100 whales) taken in the first or last year of each 5 or 10-year block. Licence (and harvest) carry-over had little impact on simulated EC-WG bowhead whale population growth trajectories under the model assumptions used, and harvests at current and slightly higher levels are expected to be sustainable with the implementation of a flexible licence allocation system that allows carry-over. This advice is dependent on a number of assumptions regarding current and historic bowhead abundance, population biology, and ecosystem condition. As better information becomes available these models can be revisited, but based on our present level of understanding, licence carry-over provisions can improve resource access for Inuit while allowing continued population growth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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